| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 随机优化问题的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和创新点 | 第18-20页 |
| 1.4 本文用到的若干符号标记 | 第20-22页 |
| 第2章 一致大偏差定理和Almost H-calmness | 第22-37页 |
| 2.1 现存结果以及问题 | 第23-25页 |
| 2.2 Almost calmness和推广的指数速率收敛定理 | 第25-32页 |
| 2.3 推广的一致指数速度收敛定理的应用 | 第32-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 CVaR、DC近似的联合机会约束优化问题的渐进收敛性分析 | 第37-54页 |
| 3.1 问题描述及准备工作 | 第38-40页 |
| 3.2 最优性条件 | 第40-45页 |
| 3.3 渐进收敛性分析 | 第45-51页 |
| 3.4 DC逼近方法 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 带有随机二阶占优约束的随机优化问题的渐进收敛性分析 | 第54-72页 |
| 4.1 问题描述 | 第54-56页 |
| 4.2 最优性条件 | 第56-61页 |
| 4.3 几乎处处收敛 | 第61-65页 |
| 4.4 指数速率收敛 | 第65-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 带随机二阶占优约束的随机优化问题的算法及其应用 | 第72-101页 |
| 5.1 Slater约束规范 | 第74-79页 |
| 5.2 精确罚形式和水平函数法 | 第79-84页 |
| 5.3 改进的切平面方法 | 第84-90页 |
| 5.4 数值试验及应用 | 第90-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 分布鲁棒优化问题的渐进收敛性分析 | 第101-123页 |
| 6.1 数据驱动问题 | 第103-109页 |
| 6.2 渐进收敛性分析 | 第109-111页 |
| 6.3 分布集合的逼近 | 第111-122页 |
| 6.3.1 矩问题 | 第111-114页 |
| 6.3.2 混合分布 | 第114-115页 |
| 6.3.3 由Delage和Ye定义的分布集合 | 第115-122页 |
| 6.4 本章小结 | 第122-123页 |
| 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 个人简历 | 第138-139页 |
