交叉持股作为一种特殊股权结构在我国已越来越普遍,如何应对交叉持股的风险是公司投资决策中需要解决的重要问题。现代投资组合理论可以很好地规划投资的收益与风险,但投资组合理论应用于公司交叉持股却鲜有报道。应用智能优化算法求解投资组合的选择问题具有较多的优点,能够处理考虑约束条件情况下的、且具有连续型以及混合型的复杂投资组合模型等问题,为投资者提供了一个非常有效的求解投资组合模型的强有力工具。其中,遗传算法是当下一种新兴的非线性搜索优化技术,广泛用于投资组合的优化。本文将非支配排序遗传算法（NSGA）用于交叉持股的策略优化,构建了适合交叉持股方案优化的遗传算法,具体包括股票池的构建、基因初始化、参数初始化、种群初始化、交叉、变异、快速非支配排序模块的建立和终止条件设置等操作。根据宝武集团交叉持股的案例,分析了其交叉持股的动因,即优化产业链布局,寻求战略联盟,追求利润和响应国家政策。根据宝武集团优化产业链布局的动因,针对其上、下游上市公司和同行业上市公司构建了三个投资组合模型,并使用NSGA-II进行求解。本文计算了不同风险厌恶指数（γ）情况下最优投资组合的收益率和风险并与实际情况进行了对比。计算结果表明,使用NSGA算法获得的结果在所有情况下优于宝武集团实际选择的交叉持股配置。在下游公司方面,计算得出了在不同风险厌恶指数（γ）下的最优投资组合的收益。本文还选择其中8家具有代表性的投资目标进行可行性分析,从交叉持股的正面效应和负面效应两个方面,分析了宝武集团采用本文计算得出的交叉持股最佳组合进行投资的理由。以上结果表明,投资组合理论结合遗传算法可以用于上市公司交叉持股方案的设计和策略优化。