En este documento, se propone un algoritmo de búsqueda de cucú basado en gradientes (GCS) para resolver un problema de programación de embalses. El clásico algoritmo de búsqueda de cucú (CS) se mejora primero mediante una técnica de generación de soluciones autoadaptativa, junto con una estrategia diferencial para el vuelo de Lévy. Este CS mejorado se emplea luego para resolver el problema de programación de embalses, y se introduce una estrategia de corrección de soluciones bidireccional para manejar las restricciones de las variantes. Además, se desarrolla una estrategia de búsqueda basada en gradientes para mejorar la velocidad y precisión de la búsqueda. Finalmente, se utiliza el GCS propuesto para obtener esquemas óptimos para los embalses en cascada en el río Jinsha, China. Los resultados muestran que la media y la desviación estándar de la generación de energía obtenida por GCS son mucho mejores que otros métodos. La velocidad de convergencia de GCS también es más rápida. En los resultados óptimos, la fluctuación del nivel del agua obtenida por GCS es pequeña, lo que indica la efectividad del GCS propuesto para tratar problemas de programación de embalses.