DC规划是非凸规划中最重要和最受关注的部分之一，在经济和工程等领域有着广泛的应用。本论文主要研究DC规划的理论和算法。在论文的第二章，应用于无约束凸规划的临近点算法被推广到带约束的凸规划和DC规划上。在此基础上，作者还提出了求解DC规划的近似临近点算法，算法的下降性和收敛性也得到了证明。值得指出的是，算法收敛性的证明过程仅使用次微分和单调性概念等凸分析的基本知识作为工具，比现有文献对无约束问题类似结论的证明更加简单明了。第三章针对DC规划中不同的约束情形分别给出了相应的全局收敛性算法。首先，当目标函数是一个凸函数和一个分离凹函数的和，且约束为一个多面体和超矩形的交集时，使用特殊的分枝规则：正则剖分法，从而形成针对这类问题的分枝定界算法；其次，当DC规划带有反凸约束时，使用精确惩罚策略，将约束条件中的非凸部分转移到目标函数中，形成一个与原问题等价的带凸约束的DC规划，然后使用结合DCA算法的分枝定界算法求解该问题。数值试验表明，这些算法是可行的。