布谷鳥搜索（Cuckoo Search，CS）算法在求解連續優化問題時表現出了較好的性能，但現有的CS算法在求解旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP）時收斂較慢且未能體現Levy飛行的特點，針對這些不足提出了一種新的基因-表現型的布谷鳥算法（Genotype-Phenotype Cuckoo Search，GPCS），GPCS算法首先賦予每個城市一個整數部分為城市編號的隨機小數編碼即基因，而此基因所表現的內容由小數和整數共同決定，小數決定城市的訪問次序，整數部分代表某個城市，兩個部分組合起來構成Levy飛行的鄰域空間，最后根據不同的飛行結果選擇重定位或替換操作。實驗結果表明，GPCS算法優于同類的CS算法，也優于一些其他的群智能算法，特別在求解大規模TSP時其優勢更加明顯。