针对蝴蝶种群和高斯算法收敛速度慢的问题，提出了蝴蝶种群的自适应优化算法。首先，采用拉丁超立方体抽样种群初始化策略，改善种群的多样性，增强算法的全局搜索能力。然后，引入自适应最优制导策略，在不同的进化阶段自动调整搜索范围，以平衡算法的全局和局部搜索能力，从而提高算法的优化精度。最后，采用高斯小孔成像策略干扰最优个体，使种群个体接近最优个体，从而进一步提高算法的优化精度，加快算法的收敛速度。通过对14个基准函数的仿真和测试，结果表明改进算法的优化精度、收敛速度、稳定性和可扩展性都有了很大提高。