证券投资的最根本目的在于获取利益。在投资活动中，收益总是伴随着风险。通常，收益越高，风险越大。然而，由于证券市场的复杂性，很难用确定的常数描述某种证券的收益率和风险损失率，于是本文引入模糊理论的方法对决策者在模糊环境下的投资决策进行进一步的研究。 本文综合应用模糊数学、最优化理论、遗传算法等数学工具，研究了一种改进的证券投资组合模型——全系数模糊证券投资组合模型及其在某些领域的应用。 首先，对Markowitz投资组合模型进行了阐述，即投资者进行决策时总希望用尽可能小的风险获得尽可能大的收益，或者在收益率一定的情况下尽可能降低风险。同时从基于分散风险而进行组合投资问题出发，改进了Markowitz模型，建立了全系数模糊证券投资组合模型，并利用容差法将模糊模型转化为普通规划模型，进而设计了一个遗传算法对该模型进行求解，通过算例阐述了该方法的有效性。 接着，探讨了模糊投资组合模型在家庭投资组合和电厂机组负荷分配模糊建模中的应用。进行家庭投资组合时，投资决策中具有许多不确定的因素，引入模糊理论分析是个不错的选择。在电厂机组负荷分配模型中，分析发现分配给每台机组的负荷是不确定的，因此可把机组负荷看作模糊数，采用梯形隶属函数表示不确定的机组负荷，从而建立了机组负荷分配模糊优化模型,模型的求解可采用Matlab等软件求解。 最后，对全文的研究内容作了总结，并对投资组合以后的研究工作提出了展望。