多目标优化作为最优化理论和应用的重要分支，其理论研究与非线性分析、集值分析等众多知识相关，同时，它在国民生活中的众多领域均有着重要应用.在与多目标优化相关的研究问题中，至今仍存在一些很有意义的热点问题，诸如:近似解的相关理论研究、智能优化算法研究、实际问题中的应用研究等.目前已取得许多研究成果，受这些成果的启发，本文重点讨论：多目标优化-拟弱有效解、带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）、多目标优化在金融投资中的应用.主要工作如下：第一章，主要对多目标优化的研究概况和预备知识做了介绍.第二章，首先，在文献的基础上,保持凸性假设不变，对其考虑的MP问题增加等式约束，将其推广到带一般约束的VP问题.定义了VP问题的-拟弱鞍点和一个对偶模型.得到了VP问题的-拟弱有效解和鞍点存在的充分和必要条件,并证明了对偶定理.然后，在半凸性假设下，得到了VP问题的相关结论.第三章，首先，对现有的多目标优化问题的算法做了概述.接着，重点讨论了一类求解多目标优化问题的智能优化算法—NSGA-Ⅱ.首先，给出了NSGA-Ⅱ的思想、流程，然后，分析了其在非支配排序环节所采用的Pareto排序策略存在的缺陷，并提出了采用累积排序适应度赋值策略的改进算法，最后将改进的算法与原算法在收敛性方面做出对比，得到改进的算法更稳定、算法效率更高的结论.第四章，考虑了两个金融投资问题：摩擦市场下的多期证券组合投资问题和银行资本优化配置问题.利用多目标优化原理，在交易费为一分段函数的实际情况下，构建了证券组合投资的均值—方差模型；在实际预期收益率、预期损失水平的限制条件下，构建了银行资产优化配置的均值—VaR模型.利用改进的NSGA-Ⅱ算法对所建模型进行设计，最后利用MATLAB对设计的算法进行仿真实验，均较好的解决了这两个金融投资的实际问题.