闪电搜索算法是受自然天气闪电现象的启发于2015年被提出的一种新兴元启发式优化算法。它模拟了闪电梯级先导传播机制及其具有丰富分叉结构特征,通过过渡放电体、空间放电体和引导放电体3种现象建立模型而设计出的优化算法,并表现出良好的全局优化性能。该算法具有结构简单、调节参数少和收敛速度快等优点,受到了愈来愈多学者的关注。随着研究的深入,研究者发现闪电搜索算法存在前期收敛速度过快、易陷入局部最优、求解精度不高等缺陷,限制了闪电搜索算法的应用范围。本文主要对闪电搜索算法进行分析与改进,提高算法的探索和开采能力,并将改进后的算法解决一些优化问题,目的在于进一步完善闪电搜索算法的理论基础并拓展其应用范围。本文的主要工作内容包括:(1)引入单纯形法改进算法求解精度不高的缺点,提高算法局部开采能力,在全局探索过程中采用精英反向学习策略扩大算法的搜索空间,避免算法陷入局部最优,提出了一种基于闪电搜索算法和单纯形法的混合优化算法,该算法应用在函数优化具有更高的求解精度和收敛速度以及更强的稳定性。将改进的算法应用于工程结构设计优化问题,表明了该算法解决实际优化问题的优越性。(2)为进一步拓展闪电搜索算法的应用领域,将其应用于电磁波垂直入射的多层吸波材料优化设计,提出了一种基于二进制闪电搜索算法和模拟退火的混合优化算法。二进制闪电搜索算法解决离散二进制优化问题具有较高的搜索精度,避免算法陷入局部最优,引入模拟退火算法,并加入交叉和变异算子增加种群多样性,提高算法的收敛速度。该改进的算法在多层吸波材料的优化设计问题上比其他元启发式算法获得更薄且反射系数更低的优化结果。