本文在系统总结和分析近年来国内外随机规划问题研究成果的基础上,立足于非线性优化的理论和方法,来讨论有关随机规划算法的若干问题。 第一章主要介绍了有关随机规划的研究现状、分类、各种随机规划模型之间的转化以及近期发展,从而进一步引出后面要研究的课题。 第二章给出了基于拟蒙特卡罗随机模拟的Wolfe-BFGS-SQP法对二阶段带补偿的随机规划模型算法。在随机模拟过程的处理上采用拟蒙特卡罗随机模拟技术并很好的融入求解LC~1函数优化的BFGS-SQP算法,采用Wolfe线性搜索原则来求解二阶段带补偿的随机规划模型。采用BFGS方法,减少了计算量。并讨论基于拟蒙特卡罗随机模拟下,该算法的全局收敛性和超线性收敛性。 第三章针对目标函数和约束条件都是二次函数的带补偿的随机规划模型,结合拟蒙特卡罗随机模拟技术以及序列二次约束二次规划方法来求解此模型,并证明了该方法来求解此模型的可行性和有效性。所给算法可以有效防止Maratos效应。最后对该算法的收敛性进行了分析。 第四章把模糊时间序列方程组转化成机会约束规划模型。采用一种改进的基于蒙特卡罗随机模拟的遗传算法来求解此机会约束模型。