作为群体智能算法的典型代表，粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法自提出后吸引了国内外大量学者的关注，在算法的理论分析、性能改进及应用等方面出现了丰富的研究成果。本书主要研究PSO算法的各种改进思路及其在金融优化问题中的应用。首先介绍金融优化的理论和方法，随后阐述PSO算法和QPSO(量子粒子群优化)算法的相关原理，接着从投资组合选择和期权定价两个方面分别阐述相关理论、方法以及PSO算法在其中的应用情况。

何光，男，博士，副教授。2014年于四川大学获得金融数学与计量经济学博士学位，现主要从事投资组合优化理论与算法、金融衍生品定价、金融风险管理等方面的研究。