金融工程研究的主要对象之一就是衍生证券,期权(option)是最重要的衍生证券之一。期权,又称选择权,是购买方支付一定的期权费后所获得的在将来允许的时间买入或者卖出一定数量的基础商品的选择权。期权定价理论是现代金融学的重要组成部分,Black-Scholes期权定价模型是现代期权定价理论的基石。本文对Black-Scholes期权定价模型进行了探讨,由于模型的非线性,解析方法很难精确得到其参数r和σ的值,本文采用智能优化算法随机搜索的特点对Black-Scholes期权定价模型中的参数进行估计。本文主要分为五部分:绪论部分介绍课题的研究背景、意义以及本文的主要研究工作。第二部分详细介绍期权的概念,分类,期权价格及其构成,影响期权价格的因素,Black-Scholes期权定价模型以及Black-Scholes微分方程的推导。第三部分主要介绍粒子群优化算法(PSO)、量子行为粒子群算法(QPSO)、差分进化算法(DE)和进化策略(ES)的原理及算法流程。第四部分首先运用有限差分法求解期权价格,其次运用智能优化算法对Black-Scholes模型中的两个参数r和σ进行估计,实验结果表明,QPSO算法在解决期权定价模型参数估计的问题上优于其他三种智能算法。第五部分是本文的结论部分。