改进人工鱼群算法在基于基数约束的投资组合中的应用研究的任务书任务书一、任务背景人工鱼群算法是一种群体智能算法，其基本思路源于觅食行为。在现实生活中，许多需要优化的问题都有着明显的群体行为特征，而人工鱼群算法正是基于这一特点来设计优化算法的。投资组合问题是金融领域中的一个重要问题，其目标是选择一组资产组成投资组合，使得组合的收益最大或风险最小。基于基数约束的投资组合是一种相对复杂的投资组合优化问题，涉及到了投资组合资产数量的限制。因此，将人工鱼群算法应用于基于基数约束的投资组合优化问题中，有着很大的意义和应用价值。二、任务描述本研究的任务是通过改进人工鱼群算法，来应用于基于基数约束的投资组合优化问题中。具体而言，需要完成以下任务：1.对人工鱼群算法进行改进，以适应基于基数约束的投资组合优化问题的特点。改进包括但不限于以下方面：（1）引入基数限制的约束条件，以确保投资组合中所选资产数量符合要求；（2）通过引入惩罚项或其他方法，解决投资组合中资产间的互相依存问题；（3）通过引入邻域搜索等技术，增加算法的搜索能力，提高优化效果。2.选择合适的数据集，对改进后的算法进行测试和评估，比较其与其他算法在基于基数约束的投资组合优化问题上的表现，并进行分析。3.编写论文，撰写实验结果和分析。论文格式要求符合学校规定。三、成果要求1.完成任务描述中的所有任务，保证研究成果的完整性。2.达到较高的实验结果，涵盖算法优化效果、精度和鲁棒性等方面，以切实证明改进的算法的优越性。3.将研究成果呈现于论文中，要求格式规范，内容完整详实，结论明确精炼。四、时间安排本研究的时间安排如下：任务|完成时间---|---任务1：对人工鱼群算法进行改进|1周任务2：选择数据集并进行测试评估|2周任务3：撰写论文|3周五、费用预算本研究费用预算如下：费用项目|预算（元）---|---硬件设备|4,000软件工具|1,500实验测试|2,000论文印刷|1,500差旅费|3,000总计|12,000六、参考文献1.Kennedy,J.,&Eberhart,R.(1995,November).Particleswarmoptimization.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceonneuralnetworks(Vol.4,pp.1942-1948).2.Zhan,Z.H.,Zhang,J.,Li,Y.,&Chung,H.S.(2009).Adaptiveparticleswarmoptimization.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics),39(6),1362-1381.3.Zhang,Y.,&Yang,S.(2010).Anartificialfishswarmalgorithmwithimprovedsearchabilityfornumericalfunctionoptimization.ExpertSystemswithApplications,37(12),7891-7899.4.黄毅,李启明,&于瑶雯.(2017).基于人工鱼群算法的投资组合优化方法.科技创新与应用,21(31),82-86.5.邢亚南,李绯臻,朱磊,&王国东.(2013).基于人工鱼群算法的投资组合优化研究.计算机应用研究,30(5),1547-1550.