在经济飞速发展的今天,随着人民生活质量的不断提升,民众受教育程度也不断提高,越来越多的人将注意力集中到如何投资理财的问题上。因此,如何科学理财,将有限的资本投入到理财产品中以较低的风险得到较高的收益是每个投资者都在思考和探索的问题。以投资组合的形式进行投资不仅可以保障收益,而且还能在一定程度上控制风险,因此,投资组合问题成为了投资领域的核心问题。投资组合问题的实质是一个多目标优化问题,在现有对其求解的研究当中,大多只能够求得一组具有非劣性的有效前沿,但由于决策者无法足够理性的从中选出最适合自己的解决方案,所以现有的研究方法并不能从根本上解决投资者进行投资决策时的方案选择问题。为了更好地辅助决策者获取最符合其自身偏好的投资方案,考虑到决策者的有限理性,本文提出了一个交互式多准则决策方法。交互式多准则决策方法包括多目标进化方法,偏好反馈和偏好模型三个主要环节。其中,偏好模型环节应用于对偏好反馈得到的决策者偏好信息进行学习建模,并以决策导向的形式引导后续的求解,使得交互式多准则决策结果可以获得少数几个甚至唯一一个符合决策者个人偏好的决策方案。因此偏好模型的拟合度、灵活性和导向性对交互式多准则决策的有效性和高效性起到了至关重要的作用。然而,当前的偏好模型多采用函数或神经网络的形式,对决策者提供的偏好信息有很高的定量化要求,且固定的函数形式限制了偏好模型的灵活性。因此,本文在已有的多目标进化方法和偏好反馈研究的基础上,对偏好模型部分进行了深入研究。建立了决策树的形式的偏好模型,采用自学习的方式对其进行更新,并使用偏好模型的决策导向机制对交互式多准则决策过程进行引导。在偏好模型理论研究的基础上,将基于偏好模型的交互式多准决策方法应用于实际投资组合问题当中,并对其进行了有效性检验。通过偏好模型的有效性检验,证明了基于自学习的偏好模型的拟合度、灵活性和导向性,以及基于偏好模型的交互式多准则决策可以通过与决策者的交互辅助决策者找到符合其自身偏好的唯一投资方案。