对郭涛算法做了两点改进：一是引入演化策略中的高斯变异算子，二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调，防止早熟；自适应搜索子空间使得群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围，从而达到加速收敛的目的。数值试验表明：新算法正确高效，求解精度高；指出并更正了文献[4]中的两处错误，所用测试函数全局最小值均刷新了文献[4]中记载的最好结果。关键词：郭涛算法；高斯变异算子；自适应搜索子空间；函数优化；遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、演化策略（Evolution Strategies，ES）、郭涛算法（GUO’sAlgorithm）都可用来求解函数优化问题，其中，郭涛算法是郭涛在1999年提出的一种基于子空间搜索（多父体杂交）的群体随机搜索算法，主要用来求解复杂函数优化问题。基本的郭涛算法只有杂交操作而没有变异操作；而且在对群体进行杂交操作时，群体搜索子空间维数固定不变。针对上述特点对郭涛算法作了两点改进：引入高斯正态分布变异算子和自适应搜索子空间技术。希望通过改进来提高函数优化问题的求解精度，希望求出测试函数新的、较文献记录更好的全局最优解。