变分不等式问题，作为描述平衡问题的核心工具，在工程管理、经济平衡和宏观调控等领域有着广泛的应用。近年来，一些热门课题如图像恢复、信号处理、统计估计中的科学计算问题，都是一些结构型的大型凸优化问题。它们都可以转化为等价的结构型变分不等式问题，用基于预测-校正的算法可以有效的解决问题。　　 本文在文献[12]的基础上，利用统一框架思想，提出了一种新的求解结构型变分不等式的算法。数值试验结果表明，该算法无论是迭代步数，还是函数值计算次数，较以前的算法，都有了明显的减少。论文的具体内容如下：　　 第一章介绍了变分不等式的应用背景及该问题的研究状况，并阐述了本文的主要工作。　　 第二章介绍了变分不等式的基础知识，包括投影的基本性质、单调算子的概念、变分不等式与等价的投影方程以及三个基本不等式。同时，还给出了本文的一些假设，这些假设在实际问题中，都是容易被满足的。　　 第三章给出了本文提出的新算法的框架。在每步迭代过程中，该算法包括两个步骤：预测步和校正步。　　 第四章给出了本文的新算法的收敛性理论。首先，提出了算法的搜索方向并证明了方向的有效性。其次，确定了算法的步长并证明了其正确性。最后，在下降方向和步长的基础上，证明了该算法的收敛性。　　 第五章给出了算法的一种自适应的实现方法，包括调整参数rk和sk的具体细节。然后，以交通平衡问题为例，给出了本文提出的新算法的数值试验结果，并和以前较好的算法(见[12])进行了比较。这些数值结果表明，本文提出的算法是十分有效的。　　 最后，总结了全文。