投资与经济增长紧密相关,在企业经济发展中占有重要的地位。对于企业而言,投资是其经济增长的基本推动力。由于投资问题涉及到的信息面广、影响因素多,仅凭单个投资者所掌握的信息时常难以进行决策,因此需要集中多人的智慧以弥补单个投资者知识经验以及信息不足的弊端。投资决策通常由多名相关领域的专家组成的小组对投资项目进行评估并做出最优决策。尽管群决策方法有利于投资问题的决策,然而,现实世界中普遍存在的不确定性已然成为投资决策过程中的主要障碍。基于此,本文对投资问题在群决策过程中所存在的不确定性进行了深入研究。从群决策中包含的评估过程和共识达成过程两个方面出发,全面分析了投资问题中的不确定性及其对决策结果的影响。一方面考虑参与投资决策的专家在评估过程中提供的不确定性意见;另一方面考虑在共识达成过程中专家调整自身意见后的新评估值的确定。通过在评估过程中引入犹豫模糊集和概率语义集对专家的评估值进行表达,并考虑专家之间的信任关系以确定其在共识达成过程中的新评估值。将所提出的方法分别应用于投资问题中的最优投资组合和最优投资项目的选择,详细阐述了方法的有效性。为了进一步考虑不确定性对评估过程的影响,将前景理论引入以反映专家的心理行为,并提出在犹豫模糊信息下基于前景理论的投资组合群决策方法。通过采用群决策的方法解决将有限资金分配给多个投资项目的最优投资组合选择的问题。由于专家自身经验不足或可获取的信息有限,当其对投资项目进行评估时可能会在多个数值之间犹豫不决,因此采用犹豫模糊集以表达专家的评估值,并利用犹豫模糊数的得分函数和偏差函数分别刻画投资组合的收益和风险。由于专家在不确定环境下对投资项目的评估很大程度上依赖于直觉,因此引入前景理论反映专家的心理行为对决策的影响。对前景理论中的前景价值函数加以改进,从而使其能适用于犹豫模糊环境。通过数值案例验证了所提出方法的可用性,并与其它方法进行比较说明其不仅比单人决策更为合理,而且通过考虑专家的心理行为使得决策结果更加符合现实情况。共识达成过程中的不确定性在于专家自身意见调整后新评估值的确定,为了能够得到充分体现专家主观性的评估值,提出了基于粒子群优化算法的群决策方法,并将其应用于最优投资项目选择的问题。在评估过程中,使用概率语义集以表示专家的评估意见。当专家评估值之间的一致性水平未能达到阈值时,对其评估值进行调整。共识达成过程中的新评估值由专家自身依据其主观意愿得出,对负责主持群决策的管理者而言,其无法确定专家的新评估值。为了充分考虑专家在投资决策过程中的主观性,本文以信任关系为基础确定专家的调整系数,并得到其新评估值。通过在粒子群优化算法中引入信任关系对其进行改进,并使用改进后的粒子群优化算法对群决策过程进行模拟。将群体中的每位专家视为粒子群中的一个粒子,其朝着代表最终评估值的最佳位置移动。通过使用概率语义集的距离函数对适应度函数加以改进以度量专家之间的共识水平。以信任关系为基础改进粒子群优化算法的原始更新函数,以使其能适用于共识达成过程。将所提出的方法应用于选择最优投资项目的数值案例中验证其可行性,并与不考虑信任关系的群决策方法进行比较说明其新颖性。