本文研究了随时间变化的分布的随机优化问题序列，应用在线随机梯度下降并建立了其动态遗憾界，采用Wasserstein距离。同时，建立了在线随机近端梯度下降的遗憾界，并将其应用于CVaR学习问题。通过改进现有证明，得到了在线随机梯度下降的遗憾界。