作為群體智能算法的典型代表，粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法自提出后吸引了國內(nèi)外大量學(xué)者的關(guān)注，在算法的理論分析、性能改進(jìn)及應(yīng)用等方面出現(xiàn)了豐富的研究成果。本書主要研究PSO算法的各種改進(jìn)思路及其在金融優(yōu)化問題中的應(yīng)用。首先介紹金融優(yōu)化的理論和方法，隨后闡述PSO算法和QPSO(量子粒子群優(yōu)化)算法的相關(guān)原理，接著從投資組合選擇和期權(quán)定價(jià)兩個(gè)方面分別闡述相關(guān)理論、方法以及PSO算法在其中的應(yīng)用情況。