布谷鳥搜索算法（CS）是一種受生物啟發的新型群智能優化算法。針對CS算法在搜索后期收斂速度慢并且尋優能力弱的問題，提出一種發現概率參數自適應調節的布谷鳥改進算法（APCS）。首先利用Pareto最優解計算出狀態判別參數[Ps]，其次通過探索-開發平衡狀態計算出平衡參數[Peb]，最終實現鳥蛋的被發現概率[Pa]的自適應動態調整。最后通過8個基準函數對兩種算法的性能在10維和30維的情況下分別進行了對比與分析，結果表明，APCS算法的收斂速度、尋優能力、穩定性和計算時間都優于CS算法。