W niniejszej publikacji rozwi?zano problem optymalnego rozdzielania mocy czynnej i biernej przy u?yciu algorytmów opartych na inteligencji roju i inspirowanych biologi?. Zaproponowano nowe podej?cie wykorzystuj?ce algorytm wyszukiwania kukulki (CS) do rozwi?zywania problemu optymalnego przeplywu mocy (OPF) poprzez optymalne ustawienie zmiennych steruj?cych. Standardowe funkcje celu dotycz?ce optymalnego przeplywu mocy czynnej i biernej, tj. minimalizacja calkowitego kosztu wytwarzania i strat mocy czynnej. Wyszukiwanie kukulki to algorytm inspirowany biologi?, oparty na zachowaniu ptaków kukulek podczas wysiadywania jaj. Algorytm ten mo?e wyszukiwac globalne rozwi?zanie przy u?yciu wielu ?cie?ek. Wyniki symulacji proponowanego podej?cia porównano z innymi technikami inteligencji rojowej, tj. zmodyfikowanej optymalizacji roju cz?stek (MPSO). Problem przetestowano na standardowym systemie 30-bus 6 generatorów IEEE. Równania przeplywu mocy i równanie bilansu obci??enia s? traktowane jako ograniczenia równo?ci. Analiz? wydajno?ci tego problemu OPF przy u?yciu algorytmu wyszukiwania kukulki przeprowadzono poprzez sprawdzenie ró?nych kombinacji warto?ci powi?zanych parametrów.