我主要研究不确定环境下的决策优化问题，比如，随机规划，随机变分不等式，分布式鲁棒优化，风险厌恶问题等。聚焦于这些问题的定量分析，离散化逼近，算法设计，在实际问题中的应用。最新的研究兴趣包括：随机优化与算法的交叉领域，比如如何高效快速求解各种随机优化问题，以及机器学习中和随机优化的交叉领域，比如深度学习，对抗学习GANs，强化学习等。