本文综述连续DR-次模函数最大化研究：在凸约束下提出在线算法以最小化非单调DR-次模函数；研究下闭凸约束下非单调DR-次模连续函数的最大化及几何性质算法；处理凸可解集上凸函数与DR-子模之和的扩展；引入弱DR属性统一刻画子模性；提出统一最大化框架及带反馈的悔恨界；给出非单调子模函数的0.372近似算法，改进1/e；并研究背包等约束下的近似算法及离散—连续联系。