布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search,CS）是一种新型群体智能优化算法,该算法通过模拟自然界布谷鸟寻找鸟窝寄生幼雏的行为,实现群体智能寻优的目的,具有结构简单、控制参数少、易于实现等优点,因此该算法自提出以来,备受关注。然而,CS算法发展至今,其理论研究基础仍不够完善,算法在捜索过程中,仍存在陷入局部最优或过早收敛问题。为此,本文以布谷鸟搜索算法为主线,以学习策略为纽带,分别从方向学习、内核学习、外延学习三个层面对该算法进行深入研究。基于此,本文主要研究工作如下所示:（1）首先,分别从算法改进和应用研究两个方面对CS算法的研究现状进行详细阐述,包括CS算法的基本原理、研究现状（理论和应用）及未来发展方向和趋势。随后,对CS算法起源、研究背景与算法思想进行了详细描述。最后,对CS算法收敛性进行了深入分析,并指出了CS算法尚存在的缺陷和待解决的问题,为本文下一步研究奠定了基础。（2）针对标准布谷鸟算法在进化后期存在陷入局部最优的问题,为了帮助算法逃脱局部极值,本文将精英反向学习策略引入布谷鸟算法中,提出了基于混沌扰动的精英反向学习布谷鸟算法（CH-EOBCCS算法）。该算法充分利用精英反向个体比一般反向个体更接近全局最优解的优势,通过采用精英反向学习策略,以一定的概率生成精英个体的反向解,形成一个反向搜索空间,扩大了搜索范围。同时,为了防止算法陷入早熟收敛,在算法中加入了混沌扰动策略,混沌算子在一定扰动半径范围内对鸟巢进行混沌扰动,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,精英反向学习和混沌扰动两种策略使得布谷鸟算法的性能得到显著提升。（3）反向学习在解决多维问题时,可能导致个体在某些维度上出现退化、远离最优解的现象。针对此问题,本文将正交反向学习策略引入布谷鸟算法中,提出了基于动态更新的正交反向学习布谷鸟算法（TOB-DCS算法）。该算法利用正交实验设计生成一定数量的优质部分反向个体,加强个体在维度上的开发能力,有效的提升了种群多样性。同时,为了加快算法进化后期的局部索能力,引入了动态更新策略。当某一维更新完成后立即与其它维重新组合成一个新解,并接受改进后更新值。此策略不仅有效的避免了不同维度间的相互干扰,而且还利用单维有益信息提高了算法的局部搜索能力。实验结果表明,TOB-DCS算法能显著提升解的质量和收敛速度。（4）标准布谷鸟搜索算法在进化过程中仅考虑当前群体最优信息,忽略了个体历史有益信息和群体的交互信息,为了充分挖掘个体和群体有益信息来提高算法的全局搜索能力,本文将传统单一学习优化模型扩展到多学习协同优化模型,提出了基于自适应知识学习的布谷鸟算法（I-PKL-CS算法）。该算法在进化过程中根据个体特征需求,交替执行个体历史经验知识学习和群体交互知识学习两种学习策略,自适应地选择最优的学习模式,利用不同的学习模式充分挖掘个体和群体间不同的有益知识,并将这些知识用于后续进化过程中,有针对性地指导算法后期搜索,有效的提高了算法的搜索效率。将提出的算法分别对28个基准函数和典型的工程设计问题进行优化。实验结果表明,I-PKL-CS算法在基准函数优化和实际工程设计优化问题上都具有较好的全局开发能力和局部挖掘能力。（5）参数配置对算法性能影响至关重要,单一的参数控制策略会使个体缺乏广泛的适应性,固定的参数配置方法并不能在进化迭代的每一步中都有效,同时减慢了收敛速度。为此,本文将多步进化的Q学习参数策略引入布谷鸟算法中,提出了基于Q学习的布谷鸟算法（MP-QL-CS算法）。在每一次迭代过程中,采用不同的参数策略向前进化学习,个体根据学习效果选择最优参数策略用于下一代进化。同时,为了避免算法出现陷入局部极值和在局部最优位置附近震荡的现象,将种群划分为两个子群,分别采用Q学习和自适应策略协同进化,有效的提升了算法精度和收敛能力。仿真实验结果表明,MP-QL-CS算法无论在单峰函数、多峰函数,还是在复杂的旋转函数上均具有优异性能。综上所述,本文以学习模型为出发点,以布谷鸟算法理论分析为重点,典型工程设计优化应用问题求解为落脚点,形成三点一线的算法设计与分析方法,提出了一套基于学习的布谷鸟算法模型。结合领域知识,有针对性地设计高效的求解算法,不仅丰富了布谷鸟算法的理论研究,而且拓宽了布谷鸟算法的相关应用领域,同时还提高了群体智能算法的应用价值,更为演化计算与自然计算理论及应用研究的发展提供了新的研究思路。