中文摘要：

科学的投资组合选择问题应该同时考虑随机性和模糊性双重不确定性。本项目以模糊随机理论为基础，综合多目标规划传统算法，模拟技术以及进化算法等，研究了模糊随机投资组合选择问题和带复杂约束的模糊随机多目标投资组合选择模型和算法等内容。本研究首次提出将投资专家的经验判断和投资者对股票未来收益的不同预期等信息融入到组合投资问题的建模过程中。本项目具体研究了（1）在双重不确定环境下的风险度量方法，提出了模糊随机λ-均值方差模型，首次从投资者异质预期角度对经典均值方差模型进行了扩展研究；（2）定义了模糊随机在险值的风险度量方法，提出了模糊随机λ均值-在险值模型及基于混合粒子群算法的混合智能算法；（3）提出了一类模糊随机机会最大多目标规划模型和混合智能算法，并以此模型为基础提出了模糊随机机会最大投资组合选择模型；（4）研究了在双重不确定环境下的带复杂约束的多目标投资组合选择模型，设计了基于妥协遗传算法的混合智能算法；（5）对带复杂约束的多目标投资组合选择模型的有效前沿面的离散近似问题进行了研究。