启发式优化算法已成为求解复杂优化问题的一种有效方法,可用于解决传统的优化方法难以求解的问题。根据无免费的午餐定理可知,没有任何一种算法能解决所有优化问题,这使得提出一种新的元启发式优化算法具有一定程度的科研意义。本文主要包括如下研究内容。（1）根据寓言故事《乌鸦喝水》,分析建立与组合优化问题有着一一对应关系的优化模型,通过模拟水位高度变化,提出一种新的基于乌鸦喝水的元启发式优化算法,称为乌鸦喝水算法（Crow Drinking Water Algorithm,CDWA）。选取30个标准测试函数对该算法进行数值实验,结果表明该算法与一些算法相比产生了更优的结果,是具有研究前景的。（2）引入混沌映射对算法进行改进,构建了基于混沌映射的乌鸦喝水算法。由于混沌映射可以用于替代伪随机数生成器,并且常常能取得比伪随机数更好的效果,将常见的十种混沌映射对算法的种群初始化进行操作,挑选出效果最好的Sinusoidal映射形成算法的新变体,并将其与5种算法同时对14个基准测试函数进行数值实验。实验结果表明基于混沌映射的乌鸦喝水算法在某种程度上提升了CDWA的优化性能。（3）利用构造混合算法的思路,提出了基于正弦余弦的乌鸦喝水算法。针对CDWA中收敛精度不高、算法容易陷入局部最优等不足,也考虑到水位上下变化的动态情况,引入正弦余弦算法与之结合形成新的混合算法。通过17个经典的标准优化测试函数和一个工程实例对混合算法进行实验测试,并与5种算法的数值实验结果进行比较,结果表明,相较于CDWA,基于正弦余弦的乌鸦喝水算法在收敛精度、收敛速度和算法稳定性等方面都有一定的优势。