针对几个高维函数优化进行了研究， 提出一种混合智能算法。借鉴人口迁移算法的进化体制， 精简了算法步骤； 鉴于云模型的云滴在随机中带有稳定倾向性， 将人口进化过程中初始人口群体由云模型的云滴代替， 人口流动转化为上一代云滴产生新一代云滴的过程； 为防止寻优陷入局部极值， 借用柯西分布的强扰动性， 对优惠区域的人口实施柯西变异。几个典型高维函数的仿真实验表明， 算法求解质量高、 性能稳定， 甚至对几个维数高达10000维的超高维函数，算法都可以稳定收敛到理论最优。