产品定价问题是管理学和运筹学中极其重要的一类问题，目前随着数字经济和信息化的蓬勃发展，企业在定价决策的时候面临复杂多变的市场环境，这也使得定价问题无论从理论上还是实践上都变得更具有挑战。针对现实复杂多变的场景和需求不确定的情形，从微观和宏观层面，运用博弈论、最优化理论、鲁棒优化等理论工具，在消费者信息不完全下的定价问题、考虑策略消费者的动态定价问题、新型商业模式下的定价问题等方面进行了一些研究，取得了一系列创新性的成果。在仅知道消费者效用分布均值和方差的情况下，给出了具有闭合解形式的鲁棒定价策略。该策略简单易操作，在实际应用中能够很好地被企业采用。同时，经过数值实验检验，对于一些常用的分布来说，鲁棒定价策略能够达到很好的效能，甚至可以获得不少于完全信息下最优利润90%的收益。针对于策略消费者动态定价问题，不同于传统的确定性定价策略，研究了随机动态定价策略，并且给出了随机动态定价策略优于最好的确定性定价策略的条件。首次系统地探讨了在线零售商和供应商与第三方社交信息平台的合作模式，并从电商平台和供应商的视角，研究了不同的渠道结构和销售模式对定价策略的影响。这些研究成果发表在Manufacturing & Service Operations Management、Production and Operations Management、Naval Research Logistics 等国际重要学术期刊上。