二阶锥规划（Second-OrderConeProgramming,SOCP）是一类重要的凸优化问题，广泛应用于金融工程、信号处理、机器学习等领域。其算法研究主要集中在高效求解方法的开发与改进上，包括内点法、一阶方法以及分布式算法等。内点法因其多项式时间复杂度和良好的数值性能成为主流求解技术，研究者通过改进搜索方向、步长选择等策略进一步提升其效率。近年来，随着问题规模的扩大，一阶方法（如投影梯度法、ADMM等）因低内存需求和并行化潜力受到关注。此外，针对特定结构的二阶锥规划问题（如稀疏性、可分性），研究者也提出了多种定制化算法以加速求解。算法研究的关键挑战在于平衡计算精度与速度，同时保证鲁棒性，未来方向可能包括与深度学习结合、异构计算加速以及更智能的预处理技术等。
