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投资组合理论是现代金融理论的重要组成部分，其主要解决两大问题：一是如何衡量不同的投资风险；二是投资者如何合理地组合自己的资金以取得最大收益。Markowitz(1952年)以证券投资的收益率方差作为证券组合风险的度量，开辟了金融定量分析的时代，并在此基础上建立了经典的M-V模型，该模型在理论和实际应用中都有重要意义。但是，随着研究的深入，人们发现用方差度量风险存在不可同避的缺陷。为了克服现有理论的不足，理论界进行了广泛的研究，但到目前为止，还没有一种广泛有效的度量风险的方法。本文综合应用风险价值理论和最优化理论，研究复杂多变的金融市场中的投资决策问题，建立了一些基于不同风险测度的投资组合模型，并为所建立的模型设计了有效可行的智能算法进行求解。
1.将一种混沌差分进化(CDE)算法应用到解M-V投资组合模型中，通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟，得到了投资组合选择模型的有效前沿。通过对算法的分析，说明该算法在求解最优投资组合模型时是实用的和有效的。
2.以风险价值VaR度量风险，建立了一种单位风险收益最大化投资组合优化模型，用一种带有随机变异的新差分进化(MDE)算法解这个分式规划，实证结果说明该模型可以控制风险，可以为决策者提供投资组合的最佳决策方案，该算法对于求解该模型是合理的。
3.以风险价值VaR和条件风险价值CVaR分别作为约束条件，结合于M-V模型之中，分别得到了新的最优投资组合模型。利用我国的股票市场进行了实证分析，验证了新模型的有效性，为制定合理的投资组合和控制风险提供了一种新的有效途径。