选址问题是运筹学中的经典问题之一，在生产生活中有着广泛的应用。自选址问题提出到现在，经历了100多年的历史，获得了广泛的研究。目前，关于选址问题的研究主要集中在选址模型的扩展和求解算法的设计上。本文主要研究智能优化算法(Intelligent Optimization Algorithms)在经典的p-中值选址问题求解中的应用。第一章介绍了设施选址问题的背景，包括设施选址问题的意义、发展过程、经典分类以及现有成果，并阐述了本文的主要工作。第二章给出了p-中值选址问题的基本定义形式和广为使用的经典整数规划模型。第三章重点介绍了智能优化算法中的禁忌搜索算法和遗传算法。详细介绍了两算法的基本流程和关键参数及这些参数对整个算法性能的影响，并概括了两算法各自的特点。第四章集中研究了禁忌搜索算法及遗传算法在无容量约束p-中值选址问题与有容量约束p-中值选址问题中的应用。分别选用两个著名的有效算法，在已有算法流程基础上，针对算法存在的一些问题，研究如何进一步合理的提高原有算法性能。禁忌搜索算法的研究以Rolland等人提出的有效禁忌搜索算法为基础，分别对算法的初始解、评价函数、禁忌信息等参数做了改进尝试，并提出了一种以目标函数差值为评价函数的改进禁忌搜索算法。通过理论分析和数值试验结果比较，验证了改进算法的可行性。基于Osman等人提出的有效遗传算法，根据“优胜劣汰，适者生存”的原理，提出了在交叉操作中采用一种新的双亲选择机制，有效的改进了原有算法的效率。同时，给出了如何设计求解有容量约束p-中值选址问题的禁忌搜索算法与遗传算法的实例。最后，总结全文，指出了目前中值问题研究中存在的一些问题及未来可行的研究方向。