随着经济发展的加快，中国的金融市场和金融体制不断完善。在国民人均可支配收入不断增长的趋势下，基金作为一种主要的大众投资方式，在近两年的时间内，呈现了迅猛发展的势头。基金逐渐成中国资本市场上的主要机构投资者，其投资组合直接作用于证券市场的价格波动。因此，建立有效的基金投资组合模型对中国金融市场的稳定发展具有十分重要的实践意义。有效的投资组合，可以提高我国资金的投资收益水平，提高投资公司的偿付能力，降低投资公司的风险，增强企业的竞争力。特别地，我国资金有效运用的重要意义已不仅在于对投资业的自身发展，而且对我国资本市场的发展来说作用重大。最优投资组合可以指导公司在进入资本市场进行投资时，正确选择投资对象及其比例，使一定收益率水平下的投资风险最低，或者一定风险情况下获得最高的投资收益率水平，从而为资本市场带来巨额增量资金，推动资本市场的稳定健康发展。　　本文对遗传算法进行了介绍，包括遗传算法基本原理、遗传算法基本过程、遗传算法编码操作、遗传算法工具箱、多目标规划中的遗传算法。本文基于遗传算法的投资组合优化建立了模型，首先基于遗传算法的投资组合模型框架，然后确立股票资产的分类，建立资产分类的模糊数学模型，建立基于遗传算法的投资组合模型。本文对基于遗传算法的投资组合优化模型进行了应用，计算了投资组合在风险偏好和风险厌恶情况下的最优解。　　本文以研究基于遗传算法的多目标优化算法及在金融市场的应用为主要研究对象。这是个新兴的风险测度方法，在国内的研究刚刚起步，而国外的研究已经有了较大的深入。针对这一前沿课题的研究是有其迫切性和现实意义，力求与国际学术界接轨。研究表明基于遗传算法的多目标优化算法具有突出的优越性，会在金融行业中得到广泛的应用。因此，本文的研究具有重要的意义。