| 第一章 前言 | 第1-13页 |
| 1．1 向量极值问题研究的起源、目的和意义 | 第7-8页 |
| 1．2 向量极值问题的理论研究现状 | 第8-10页 |
| 1．3 二次规划问题的算法研究概述 | 第10-12页 |
| 1．4 本文的主要研究工作 | 第12-13页 |
| 第二章 预备知识 | 第13-20页 |
| 2．1 线性空间中的凸子集 | 第13-15页 |
| 2．2 线性空间中的分离 | 第15页 |
| 2．3 梯度、Hesse矩阵及Jacobi矩阵 | 第15-16页 |
| 2．4 凸函数及其极值 | 第16页 |
| 2．5 多目标优化问题的基本知识 | 第16-20页 |
| 第三章 广义凸性假设下的择一定理 | 第20-27页 |
| 3．1 次似凸极值映射的择一定理 | 第20-22页 |
| 3．2 线性空间中（u，O_2；Y_+）-广义凸映射的择一定理 | 第22-27页 |
| 第四章 向量极值问题的最优性条件 | 第27-36页 |
| 4．1 线性空间中约束极值问题（P_1）的K-T条件 | 第27-28页 |
| 4．2 线性空间中约束极值问题（P_2）的K-T条件 | 第28-32页 |
| 4．3 线性拓扑空间中无约束极值问题（P_3）的K-T条件 | 第32-36页 |
| 第五章 Lagrange对偶 | 第36-45页 |
| 5．1 约束单目标极值问题的Lagrange对偶 | 第36-40页 |
| 5．2 无约束向量极值问题的Lagrange对偶 | 第40-45页 |
| 第六章 求解二次规划问题的一种新途径 | 第45-70页 |
| 6．1 等式约束二次规划问题的降维算法 | 第45-47页 |
| 6．2 含不等式约束二次规划问题的求解新途径 | 第47-51页 |
| 6．3 算例 | 第51-54页 |
| 6．4 程序设计流程图 | 第54-56页 |
| 6．5 源程序代码文档 | 第56-70页 |
| 结束语 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
