缎蓝园丁鸟优化算法(The satin bower bird optimizer algorithm,SBO)是一种模拟自然界中缎蓝园丁鸟搭建巢穴求偶机制而提出的一种新的群智能优化算法。这种优化算法具有直观、高效、简单等优点。随着学者们的研究加深,发现该算法存在收敛精度较低低,速度较慢等缺点。本论文针对该算法寻优精度较差,收敛速度较慢等问题,提出了一些改进版本的园丁鸟优化算法,完善其算法的理论和拓展其应用范围。本文的工作内容主要分为以下几个方面:(1)提出一种基于布洛赫球面的量子缎蓝园丁鸟优化算法。将基于布洛赫球面的量子编码引入社会缎蓝园丁鸟优化算法,极大地增强了种群多样性,克服了算法后期陷入局部收敛,并将基于布洛赫球面的量子的缎蓝园丁鸟优化算法用于工程优化问题。(2)提出一种基于复数编码的缎蓝园丁鸟优化算法,克服缎蓝园丁鸟优化算法收敛速度较慢,后期缺乏种群多样性等缺点,将复数编码策略引入园丁鸟优化算法,实现扩大其搜索空间和增强种群多样性的目的,并将基于复数编码的缎蓝园丁鸟优化算法用于函数优化问题。(3)将基于复数编码的缎蓝园丁鸟优化算法用于求解无人机航路规划问题,并与目前常用的ABC、CA、CS、DE、FPA、PSO等智能算法实验比较,结果表明,缎蓝园丁鸟优化算法解决无人机航路规划问题时具有明显的优势。