本文在拓扑向量空间中，基于弱有效性，研究了向量优化在不同的扰动情况下的共轭对偶问题以及它们的对偶目标映射间的关系。具体内容如下：　　 首先，我们重述了Tanino引入的弱上下确界定义。通过对约束条件进行扰动，引入了带约束条件的向量优化问题的一种共轭映射与Lagrangian对偶问题。研究了它的弱对偶定理与强对偶定理与稳定性条件。然后，通过对约束条件及目标映射分别进行扰动，引入了这种向量优化问题的Fenchel-Lagrange对偶，也获得了它的弱对偶定理、强对偶定理与稳定性条件。同时，研究了Lagrangian对偶与Fenchel-Lagrange对偶问题的目标映射之间的包含关系。我们也引入了Lagrangian映射以及向量优化问题的鞍点定义，并讨论了它们的性质。最后，作为Lagrangian对偶与Fenchel-Lagrange对偶问题的应用，分别得到了向量平衡问题的两种集值间隙函数以及这两种集值间隙函数之间的包含关系。