全局优化算法一直是计算机理论科学研究的重点,涉及生产制造、物流运输、网络服务等诸多领域。构型空间进化算法(Configuration Space Evolutionary,CSE)是一种先进的全局优化算法,具有良好的全局搜索能力和较强的健硕性。本文以企业生产中设施布局以及网络服务中信息检索为应用背景,主要研究多目标动态设施布局问题(Multi-objective Dynamic Facility Layout Problem,MO-DFLP)和主题爬虫搜索策略,通过提出两种改进的CSE算法来求解MO-DFLP和提高主题爬虫的全局搜索性能。主要研究内容和方法如下:(1)针对MO-DFLP的求解,提出了一种结合混合多种交叉策略和启发式变异策略的改进的CSE算法(ICSE),进一步提高了解的多样性和算法的全局优化能力。另外,针对多目标优化中Pareto最优解的选取问题,提出了一种基于个体距离的最近最远候选解法(Nearest and Farthest Candidate Solution,NFCS),维持了Pareto解集中解的良好分布。最后,使用两组测试算例对ICSE算法进行测试,并将其计算结果与文献中其他几个优秀算法进行比较。实验结果表明ICSE算法是求解MO-DFLP的一种有效算法。(2)针对主题爬虫搜索策略的优化,提出了一种基于Web的构型空间进化算法(WCSE)。根据主题爬虫的特点,WCSE算法重新定义了CSE算法中构型距离的度量方式,并设计了新的进化操作和构型库更新机制,结合快速非支配排序法和NFCS方法,对链接主题相关度进行综合排序分析后确定待爬行链接的选择,优化了爬虫的全局搜索路径。最后,以“暴雨灾害”为主题,将WCSE算法与三种经典单目标优化算法进行对比实验,数值结果表明WCSE算法是优化主题爬虫技术的一种有效算法。