投资组合模型一直都是资产投资中的主要内容,其思想是把资金在不同的资产中合理的进行分配,从而达到降低风险和提高收益的目的。由Markowitz提出的均值-方差模型标志着现代投资组合理论研究的开始,该模型目标是使得风险最小化与收益最大化。大多数文献对其研究都是以概率论的框架为导向进行,但这需要掌握足够而有效的历史数据来反应随机变量的概率分布。然而,在实际中投资者有时无法从市场上取得足够的样本历史数据,或者纵使投资者可以获取资产的相关数据,但如果数据失效而无法用之前的资产价格观测值来有效的估计其将来的表现。当上述情况出现时,投资者只能通过专家根据其专业知识而给出的信度等数据指标来进行估计,而不确定理论正是用来处理专家信度的一个新的公理化的数学分支。目前多数文献对投资组合理论的讨论都是把投资者当做理性人,则追求的是理性效用最大化,从而用投资组合总收益最大化作为目标函数来构造投资组合选择模型。然而,众多研究表明投资者并不总是追求最大化最终资产的预期效用,而会产生一种遗憾心理。通过巧妙的引入遗憾值标准,进一步让期望效用理论成为一个更有说服力的指南,从而可以构造一种可以减少投资者遗憾的投资组合方法,让投资者得到更加满意的投资组合策略。此外,在上述基础上再引入心理账户和一些现实约束条件,使得提出的遗憾值最小化模型更加贴近实际情况,给出的结论更具有说服力。本文在传统证券投资组合管理中加入不确定理论的方法,构造不确定投资组合模型,研究心理账户和现实约束的投资组合优化问题。在考虑心理账户和现实约束的前提下,在不确定环境下提出了遗憾值最小化投资组合模型,并对模型的清晰等价形式进行了推导证明。此外,提出无现实条件和投资组合机会风险的遗憾值最小化模型来进行对比分析。考虑到提出的模型无法直接进行求解,我们将不确定模拟和遗传算法相结合,构造了一种混合智能算法来进行模型求解。最后,通过实证数值算例和算法灵敏度分析对模型进行了简单的验证,并为投资者做出合理决策提供了有效的参考。综上所述,本文的重点结论贡献如下:（1）在传统的投资组合中运用不确定理论,并引入遗憾值标准,再用不确定半方差来量化投资风险,从而提出一种新的遗憾-半方差投资组合选择模型,进一步丰富了投资组合模型;（2）本文设计了一种基于不确定模拟和遗传算法的混合智能算法来求解后悔值最小化模型,并提供了一些数值例子来证明算法和模型的运用和性能,丰富了复杂模型的求解方法。（3）数值实例结果表明,在本文约束条件下运用遗憾值最小化模型来构造投资组合,可以很好的降低投资者的遗憾值,并且得到相对较好的投资收益。