许多有重要价值的实际问题,由于不确定因素的存在,可以建模为随机二阶锥规划问题.在实际应用中往往需要约束条件以一个很大的概率满足,例如在新能源电力系统中,必须保证电力系统在一定可信度的条件下安全运行,因此可将其建模为二阶锥机会约束优化问题,该类问题通常是非凸非光滑的.本文主要探讨求解二阶锥机会约束优化问题的光滑化方法.利用特征值函数,将二阶锥机会约束优化问题转化为联合机会约束优化问题,基于一类光滑函数,构建光滑保守近似问题,并给出了求解光滑近似问题的算法框架.主要研究结果如下:第一章主要综述了机会约束优化问题和二阶锥优化问题的研究现状.并且给出了本文后续需要用到的一些预备知识.第二章主要讨论了二阶锥的基本代数性质,通过Euclidean Jordan代数与谱分解,建立了二阶锥中的向量与其特征值之间的关系,从而将二阶锥机会约束优化模型转化为联合机会约束优化模型.第三章构造了特征函数1(0,∞)(λ(x,ξ))的一类光滑近似函数φ(λ(x,ξ),t),基于光滑近似函数φ(λ(x,ξ),t)构建了机会约束优化问题的光滑近似问题,探讨了光滑近似问题的ε-近似问题,分析了当参数ε趋近于0时的收敛性.第四章给出了求解ε-近似问题的序列凸近似方法,以及非精确的序列凸近似算法.证明了算法的收敛性。