资产组合优化问题是金融数学的一个基本问题，它的研究一直受到普遍的关注。人们对资产组合的研究，主要有两种模型，一种是在收益满足一定条件下，最小化资产组合的风险；另一种是在风险满足一定条件下，最大化资产组合的收益；其中对风险的描述方法，从用方差表示发展到用CVaR描述。　　 本文主要研究了资产组合的优化问题。首先阐述了均值—方差风险度量、VaR及CVaR风险度量方法基本概念，并对它们各自应用及缺陷进行总结；其次，详述遗传算法的原理、步骤，利用遗传算法对CVaR资产组合进行优化计算。通过选取沪深A股，编写matlab程序对资产组合进行实证分析；再次，分析资产收益满足一定条件下最小化风险的资产组合模型及椭球不确定集下的基于CVaR的资产组合优化模型；根据金融系统具有的鲁棒性，将鲁棒优化应用到CVaR资产组合中，并结合投资者的实际情况，在模型中加入消费影响，对模型进行了推广；最后，研究了在风险满足一定条件下，最大化期末效用的资产组合模型，在模型中加入消费过程以及交易费用，生成了有消费效用和条件风险约束的离散时间的消费—投资模型，并对模型求解方法进行了讨论。