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证券投资问题通过数学建模大多转化为多目标优化问题，而求解这些多目标优化问题，目前还没有有效的方法。本文提出在PSO算法中加入惩罚项，同时对局部极值与全局极值作进一步的调整，使PSO算法适用于求多目标优化问题理想有效解，该算法为证券组合投资分析提供了一种全新的途径，最后结合实际数据，利用Matlab语言编程仿真求解并取得了良好的效果。