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人工鱼群算法的研究及其在多目标投资组合问题中的应用的中期报告
一、研究背景和意义
人工鱼群算法(artificialfishswarmalgorithm,AFSA)是一种智能优化算法,最初由加拿大麦吉尔大学教授赵学而于2005年提出。该算法模拟了鱼群捕食行为,通过对鱼个体的群体行为、领域感知与评价策略、学习与适应能力等行为特点进行模拟，寻找优化目标并最终完成优化任务。AFSA不仅在单目标优化问题上表现出了鲜明的优越性，而且在多目标优化问题上也展现了出色的性能。
多目标投资组合问题是一类重要的金融决策问题,已经成为金融领域的研究热点之一。其主要研究对象为多个资产上的投资组合构建与优化问题,目标是在投资风险控制的前提下,实现资产组合收益的最大化。然而,该问题存在多种约束条件,如风险约束和资产比例约束等,使得传统的优化算法难以有效地解决该问题。因此,探索合适的优化方法,提高多目标投资组合问题的求解能力,具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、研究方法和内容
本研究选取了最近10年内国内外主要期刊和会议发表的涉及AFSA在多目标投资组合问题中的应用论文，进行综合分析和对比研究。首先介绍了AFSA算法的基本原理和流程，以及多目标投资组合问题的数学模型和优化目标；然后,通过对AFSA算法在多目标优化问题上的应用案例进行总结和分析,讨论了该算法在多目标投资组合问题中的优势和不足；最后,针对AFSA在多目标投资组合问题中存在的不足,提出了进一步的改进方向和研究思路。
三、预期成果和创新性
本研究将通过对AFSA算法在多目标投资组合问题中的应用进行深入研究和总结,分析该算法在该问题上的表现,提出改进方向和研究思路。预期研究成果包括：①给出AFSA算法在多目标投资组合问题中的应用案例,总结该算法的优缺点,以及在该问题中的存在的问题以及改进方向；②提出了一种基于AFSA算法的优化模型或算法改进方案，以提高该算法在多目标投资组合问题中的求解性能；③本研究的创新点在于将一种较新的优化算法应用到多目标投资组合问题中,为该问题的求解带来了新的思路和方法,同时对算法的改进和优化也将为实际应用提供参考和支撑。