最优化是数学研究的一个重要分支，它涉及各个领域。智能优化算法为解决此类问题提供了一种新的思路和方法，并且在应用中取得了不错的效果。　　本文针对近年来提出的一种新型元启发式智能优化算法—花粉算法，进行了研究和分析，将花粉算法应用于确定各向异性含水层参数中，取得了很好的效果。为了克服花粉算法自身的一些缺点，在算法初始化时采用混沌序列和算法后期融入单纯形算法对其进行改进，并将改进的花粉算法应用于分析直线供水边界含水层抽水试验数据，确定含水层参数以及土壤水分特征曲线VG模型参数优化等问题。本文的研究工作包括以下几方面：　　1.首先介绍了花粉算法的产生和国内外对花粉算法应用和改进方面的研究成果，同时详细阐述了花粉算法的基本原理和实现步骤，选用一些常用的测试函数进行验证，分析概括了花粉算法的优点和缺点。　　2.将花粉算法应用于确定各向异性含水层参数，通过数值实验，对比分析花粉算法的计算结果与其他智能优化算法得到的结果，并且将花粉算法的计算值与抽水试验观测值进行曲线拟合，验证了花粉算法的可行性与有效性；算法的运行时间和迭代次数在一定程度上受到种群规模的影响；通过分析参数初值取值范围对算法的影响，验证了花粉算法具有很好的收敛性。　　3.对花粉算法进行了改进。首先介绍了常见的一些混沌序列，详细阐述了单纯形算法的基本原理与算法的实现步骤。针对花粉算法自身存在的不足，在花粉算法中融入混沌序列和单纯形算法对其进行改进，建立一种寻优性能更好的改进的花粉算法。　　4.将改进的花粉算法应用于分析直线供水边界含水层抽水试验数据，确定含水层参数。通过比较不同算法的计算结果可知，改进的花粉算法较其他算法具有更好的可靠性与更高的精度。改进的花粉算法中种群规模越大，计算的精度越高。通过分析参数初值取值范围对算法的影响可知，改进的花粉算法收敛性明显优于基本花粉算法。同时，通过对含水层中各参数的灵敏度分析，得出储水系数的灵敏度相对较高。再将改进的花粉算法应用于土壤水分特征曲线VG模型参数优化问题时，算法的计算值与实际观测值十分接近，并且曲线拟合效果非常好，也表明改进的花粉算法在计算土壤水分特征曲线VG模型参数优化问题中同样适用，进一步扩大了改进的花粉算法的应用领域。