La Búsqueda del Cucú (CS) es un método metaheurístico que presenta varias ventajas, como ser más fácil de aplicar y tener menos parámetros de ajuste. Sin embargo, ha demostrado caer muy fácilmente en soluciones óptimas locales y tener una lenta tasa de convergencia. Por lo tanto, proponemos el algoritmo de búsqueda de cucú modificado con parámetro variacional y mapa logístico (VLCS) para mejorar estos defectos. Para equilibrar la explotación y la exploración del algoritmo VLCS, no solo utilizamos la función de coeficiente para cambiar el tamaño del paso y la probabilidad de detección en la próxima generación, sino que también utilizamos el mapa logístico de cada dimensión para inicializar la ubicación del nido del anfitrión y actualizar la ubicación del nido del anfitrión más allá del límite. Con quince funciones de referencia, las simulaciones demuestran que el algoritmo VLCS puede superar las desventajas del algoritmo CS. Además, el algoritmo VLCS es bueno para tratar problemas de alta dimensión y baja dimensión.