1. 研究目的与意义
随经济社会和科学技术的发展，群体智能优化算法不断地创新与改进，群体智能优化算法是指多个个体组合成的群体，通过结合、竞争、交互等机制表现出的功能，通过这样的模型对复杂问题进行求解，得出最优的解决方案。
金融行业在现代经济发展过程中起着重要的作用，在高度发展的同时，金融行业也面临着很多难题需要通过数学的方法去解决，如股价预测、风险管理和投资组合管理等问题都需要借助数学模型，而群体智能优化算法就能很好的优化并解决金融领域的一系列问题。
2. 研究内容和预期目标
本文主要通过研究群体智能优化算法以及算法在金融领域的应用展开研究：
（1）绪论：主要介绍研究背景、意义，从智能优化算法、群体智能优化算法深入研究，再简单分析智能优化算法在金融领域的应用，对股价预测、风险管理和投资组合管理的应用。
（2）简要分析介绍群体智能优化算法，举几例分析，如粒子群算法、蚁群算法、狼群优化算法等，主要分析狼群优化算法的原理、特点、流程和应用等。
3. 国内外研究现状
（1）群体智能优化算法
群体智能优化算法是当前各个领域常用的解决各类问题的方法，随着科学技术的发展，原始的智能算法已逐渐不能满足需求，所以群体智能优化算法的发展越来越成熟，从蚁群算法、粒子群算法、菌群算法、蛙跳算法、人工蜂群算法、狼群算法等逐步演化，到现在的蝙蝠算法、灰狼优化算法、蜻蜓算法、鲸鱼优化算法、蝗虫优化算法等，新模型的出现使问题的研究得到更优化的解决。
4. 计划与进度安排
2022.12.10-2022.12.31
收集整理相关文献资料，初步构建论文框架，确定论文题目；完成开题报告。
2022.1.1-2022.1.31
5. 参考文献
[1]KENNEDY J，EBERHART R，SHI Y.Swarm Intelli- gence［M］.San Francisco: Morgan Kaufmann Publish- ers，2001.
[2]程适,王锐,伍国华,郭一楠,马连博,史玉回.群体智能优化算法[J].郑州大学学报 (工学版).2018(11):1-2.
[3]王冬梅.群集智能优化算法的研究[D].武汉:武汉科技大学,2004.
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