文化算法是一种新型的全局优化搜索算法，它通过模拟人类社会的演化过程，以及微观和宏观两个层面的进化，可以准确地反应物种的进化规律。在传统的种群进化基础之上，文化算法还可以将进化过程中形成的各类信息以知识的形式保存至信念空间当中，各类知识再反作用于种群空间，引导个体的进化操作，从而提高种群进化的效率，实现最优解的快速搜索。随着文化算法的产生和发展，因其良好的自适应性、鲁棒性、实用性和易操作性便得到越来越多人的关注，并且被运用到不同的领域当中。在解决诸多函数优化问题的时候，文化算法还可以将不同的进化模型结构融入其中，而且可以混合其它优化算法的进化思想，并能够弥补传统算法的不足，在收敛速度、全局收敛能力等方面显示出比同类算法更好的效果。为了较为真实地模拟人类居住环境，建立更加复杂的地理空间系统，突显社会进化规律，并实现文化进化机制，以加快种群进化速度，进一步提高文化算法的收敛精度和全局收敛性能。本文将元胞空间结构引入到文化算法的计算框架当中，并将进化个体以及进化信息分别存放于元胞空间中的网格。通过在种群空间融入其它进化算法和建立空间地域以模拟种群的进化，从而保证了种群空间个体的多样性。在信念空间则提出了新的文化进化机制，建立了元胞空间结构下的文化扩散模型结构，使用了多种知识融合策略，并借鉴扩展扩散和迁移扩散的理论实现了不同地域中的文化的进化。主要研究内容如下：(1)介绍了文化算法的基本原理，对文化算法的种群空间、信念空间、影响函数和接受函数等组成部分进行了详细的描述，并且选取了三种不同的测试函数分别对文化算法、元胞遗传算法和差分进化算法进行测试，证明了文化算法在全局收敛能力以及算法通用性等方面具有优势，但是面对高维复杂优化问题时存在收敛速度慢以及收敛精度不高等缺陷。(2)为了改进文化算法的上述不足，在其基本框架之下，本文将元胞空间结构引入其中，并且在元胞结构下使用差分进化和密度制约的演化元胞遗传算法共同完成种群个体的进化操作，从而改变了以往的简单行为规则，在保证种群空间种群个体多样性的同时，还可以加快种群个体的进化，提高算法的寻优性能。通过六个典型的测试函数分别对改进算法与常用的文化算法、带演化规则的遗传算法以及差分文化算法的寻优能力进行测试，结果表明，改进后的算法可以有效地提高算法的寻优精度，减少收敛时间，进一步提高算法的稳定性。(3)以往的文化算法种群空间没有地域的概念，信念空间缺少文化的进化机制，结果算法寻优精度不高、易陷入局部最优。通过将元胞空间网格分别嵌入文化算法的种群空间和信念空间，可以构建更加复杂的空间地理环境，较为真实模拟人类社会文化进化机制；对于种群空间，将进化个体分布于下层元胞网格，并对网格进行地域划分，使每个地域内的个体均以差分进化算子独立进化；对于信念空间，将进化信息放入与种群空间地域对应的上层元胞网格当中，利用文化的扩散机制和知识融合策略实现文化的进化。实验结果表明，该算法具有收敛精度高、全局搜索能力强等优点，在处理高维复杂优化问题时同样具有优势。