基于Markowitz的均值-方差模型,人们广泛开展了投资组合选择问题的相关研究并取得了丰富的成果。但这些成果大多都是基于概率论的基础,将投资收益当作随机数来处理。使用概率论的前提是必须有充足的历史数据,而现实环境的复杂性有时会造成历史数据缺失的情况。这就需要依靠相关领域的专家根据经验给出对应的信度。不确定理论为处理这一问题提供了有效的方法,部分学者基于不确定理论对投资组合选择问题开展了研究。但是,已有关于不确定投资组合问题的研究大多都是单阶段的情形。在投资市场中,投资者的投资行为通常是动态的,需要多次调整投资策略来确保资金的稳定增长。因此,本文以不确定理论为基础,开展了多阶段投资组合优化问题的研究。主要研究工作概括如下:(1)将投资收益作为不确定变量,首先综合考虑复杂现实约束,构建多阶段多目标均值-方差-偏度投资组合优化模型。其次,应用模糊目标规划方法将构建的均值-方差-偏度模型转变成考虑投资者偏好的单目标模型,并结合帝国竞争算法与萤火虫算法设计混合智能算法求解模型。最后,结合实证研究验证提出的模型和算法的可靠性。(2)针对投资收益非对称的情况,提出了将不确定半方差作为风险的度量,并构建了考虑复杂现实约束的多阶段不确定均值-半方差投资组合优化模型。基于此,结合帝国竞争算法和遗传算法设计了新的混合智能算法求解模型。最后,为分析提出的模型和算法的有效性开展了相应的实证研究。