投资决策的重点在于如何分配资金到一定数量的资产上,构造最优的投资组合。为保证收益和分散风险,经典的投资组合选择模型会根据投资者风险偏好水平,将资金按一定比例在各资产间进行分配,且投资者被认为在投资活动中只应对金融风险。然而在现实投资环境中存在着许多非随机因素,使得投资组合选择问题变得更加复杂,因此难以准确地预测风险资产的收益。事件的模糊不确定性是一种客观存在的属性,也是证券市场的典型特征之一,而Zadeh出的模糊理论不仅为专家、学者供了新的研究方向,同时也在一定程度上降低了信息模糊性对投资者决策的影响。在投资组合选择问题中考虑模糊不确定性也已成为学术界研究和关注的重要领域之一。因此,本文研究具有不同形式模糊不确定性和考虑现实约束的模糊投资组合选择问题。首先,本文考虑到资产间存在的逻辑制约关系,以及基数约束、预算约束和最小单位约束,构建了带逻辑约束等现实约束的可能性均值-半方差投资组合优化模型;利用S型隶属函数刻画投资者风险偏好,出了基于模拟退火的改进粒子群算法进行模型求解。其次,研究了投资者具有妥协情形的模糊投资组合优化问题,利用可信性测度度量投资者的心理容忍偏差,比例熵度量分散化程度,并建立可信性均值-方差-熵对比模型;同时通过构造惩罚函数处理模型中的约束条件,设计了改进的遗传算法对该模型进行求解。然后,研究了新兴市场中信息不足情形下的投资组合选择问题,假定资产收益率、风险及流动性水平为区间数,构建了区间规划模型,分别采用区间序关系解法和区间不等式满意程度解法将模型转化为清晰形式,设计了改进的微分进化算法进行求解,并对比两种解法。另外,收集实际市场数据,分别对上述模型进行数值算例分析,说明了所构建的模型及求解算法的有效性。本文建立的模糊投资组合优化模型贴近实际投资决策活动,能够真实反映投资者的投资心理,对完善模糊投资组合优化问题的研究具有重要意义,也对投资者的投资决策具有指导意义和参考价值。