布谷鸟算法（CuckooSearchAlgorithm，简称CS）是一种基于布谷鸟寄生繁殖行为和Lévy飞行的新型元启发式优化算法，由Xin-SheYang和SuashDeb于2009年提出。该算法通过模拟布谷鸟的巢寄生行为以及宿主的发现与驱逐机制，结合Lévy飞行的随机搜索策略，展现出优秀的全局寻优能力。在求解二维矩形件装箱问题（2DRectangularPackingProblem）时，布谷鸟算法通过以下方式发挥作用：1.编码与解码：将矩形件的排列顺序和旋转状态编码为布谷鸟个体，通过解码策略（如最低水平线算法）生成可行布局方案。2.适应度函数：以板材利用率（已放置矩形面积/板材总面积）作为主要优化目标，同时考虑约束条件（如不重叠、边界限制等）。3.Lévy飞行：通过长步短跳相结合的随机游走策略，平衡全局探索与局部开发能力，避免早熟收敛。4.宿主发现机制：按一定概率淘汰劣解（类比宿主发现并抛弃外来鸟蛋），保留高质量解并生成新个体。该算法具有参数少、收敛速度快、鲁棒性强等特点，在解决NP难的二维装箱问题时，相比传统遗传算法、模拟退火等方法，往往能获得更高的材料利用率和更稳定的求解质量。实际应用中常与局部搜索策略结合，进一步提升解的质量。（注：若需具体算法实现步骤或参数设置细节，可进一步补充说明）