布谷鸟搜索算法(Cuckoo　Search,CS)是一种新型的元启发式算法。针对cs算法局部搜索能力较弱、后期收敛速度偏慢和收敛精度不高等缺点,提出一种基于变尺度法(DFP)和自适应步长(Adaptive　Step)的布谷鸟搜索算法(DACS),使Kevy飞行的步长非线性自适应变化来提高算法的收敛速度,同时使经过Levy飞行机制和淘汰机制进化后的布谷鸟种群再运用DFP快速获取全局最优解。用6种具有各种代表性的测试函数分别测试DACS算法和CS算法的性能。实验结果表明,DACS算法在保持强大的全局搜索能力的同时,比CS算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更好的鲁棒性,尤其适合多峰及高维函数的优化。