变分不等式问题为研究数学，物理学，经济学，区域科学以及工程科学等广泛的科学领域中的一大类问题提供了一个统一的模型，因此，长期以来一直受到广泛的重视并取得了很大的进展.目前相当多的迭代法已经被提出用于计算变分不等式的数值解.典型的方法有临近点算法，牛顿法，内点法，交替方向法，投影算法和松弛法等等，其中简单易行的投影法(Projection Method)从一开始就备受关注. 本文主要研究了求解变分不等式的投影法.由于投影法每步迭代的计算量很小，很适合用于求解大型的问题.在每一步，投影法只需要做一些到可行集的投影及一些函数的计算.本文通过改进步长及构造有利方向，我们给出一些新的投影型算法. 第2章，在Han and Lo[Computers and Mathematics with Applications 13,PP.1529-1537]提出的方法的基础上，我们采用了新的步长改进了Hart and Lo[Computers and Mathematics with Applications 13,PP.1529-1537]的方法，这种新方法可以保证每步迭代的步长大于某一常数，从而使每一步尽可能取得较好的收益.我们通过两个实例，分别使用这两种方法进行数值试验。结果表明新方法更有效. 第3章，我们在Li et al[European Journal of Operational Reseatch 159，PP.310-313]提出的方法的基础上，通过构造新的搜索方向和相应的误差度量函数，并在该方向上取最优步长，给出了一种新的投影算法，我们以经济平衡问题为实例，同样分别使用这两种方法进行数值试验，结果表明我们的方法效率更高一些. 本文提出两种新的投影型算法，通过选取合适的搜索方向和最优步长，用较少的时间就可以得到原问题的可靠解.对于这些新的算法，我们都证明了在一定条件下的全局收敛性，也提供了数值试验来说明新方法的有效性和实用性.