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基于Glowinski的交替方向法和何炳生教授的改善步长的收缩算法。提出一个求解结构型变分不等式的加速随机方法．新方法的优势在于利用独立同分布的随机数来扩张步长，克服了传统的交替方向法中固定步长因子的缺点，证明了新方法的下降方向是可行的．在适当的假设条件下，给出新方法的性质，并证明新方法依概率收敛．通过对来自于金融和统计中问题的一系列数值试验，验证新方法的可行性和有效性．