针对在寻解高维度复杂方程时，布谷鸟算法(CS:Cuckoo Search)存在陷入局部最优的问题，提出了一种改进的混合布谷鸟算法。首先，利用混沌映射和反向学习机制初始化种群；然后交替并行教与学算法(TLBO:Teaching Learning Based Optimization)和布谷鸟算法的搜索机制；最后动态化自适应发现概率并嵌入差分进化机制(DE:Differential Evolution),全面提升算法性能。6个基准函数和1个优化光栅耦合器设计的仿真实验测试对比结果表明，该算法在求解高维度方程时更具优势，可有效解决CS算法容易陷入局部最优的问题。