磁电复合材料是一种兼有铁电有序和磁有序的多铁性物质,在一定温度范围内,同时具有铁电性、铁磁性以及由于电极化和磁极化之间的耦合作用产生的磁电耦合特性--磁电效应,磁电效应是指材料在外加磁场作用下产生电极化或在外加电场作用下产生磁感应极化的现象,具有磁电效应的材料称为磁电材料。由于科学技术的高速发展,单一性能的材料已经很难满足新型器件对材料的要求。因此,研究和制备具有多重性能的复合材料已经成为当今材料领域研究的热点。与那些仅仅具有磁性材料或铁电材料的器件相比,磁电耦合现象为器件的设计提供了一个额外的自由度,使人们能够设想通过磁场控制电极化或电场控制磁性实现数据存储等应用。近些年来,许多研究工作者从实验和理论方面做了大量工作,但理论还不够成熟,因此,对磁电复合薄膜特性的研究是很有意义的。文中分别利用三种智能优化算法：粒子群优化算法、差分演化算法及遗传算法对磁电复合薄膜的特性进行了研究：首先,根据Miller模型推导出纯铁电薄膜电场强度与极化强度的理论计算公式,并将实验数据与理论结果对比,验证推导公式的正确性。将已验证的理论公式推广到磁电复合薄膜,在磁电复合薄膜中由于磁电耦合效应从而会产生额外的极化强度,但理论上对磁电耦合效应引起的极化强度的计算相当繁琐,因此利用智能优化算法对磁电耦合相关系数进行优化并将所优化结果代入理论方程。研究结果表明：理论公式可以与实验数据很好的拟合,利用智能优化算法可以更快速、简捷的求出磁电耦合系数,从而使得寻找更优质的材料成为可能。同时为传统的理论求解寻得新的解题方法,使得物理研究更加方便。其次,根据Jiles-Atherton模型结合三种智能优化算法对磁电复合薄膜的磁滞回线的相关系数进行优化,研究结果表明：三种算法优化出的理论模型可以很好的与实验结果相吻合。因此,将智能优化算法运用在对磁电复合薄膜特性的研究上是可行的,有望成为对磁电复合薄膜方向的研究方法。