我们提出解变分不等式问题的一些"简单"的迭代算法。这些算法的优点在于既保证算法的收敛性,同时使得每一步迭代的计算量尽可能的小,从而使得尽管算法的迭代步数较一些"精确"或"精细"的算法多,但算法的整体耗时少,更具有稳健性,也更适合解一些实际的大规模的问题。在交通管理中,用变分不等式来建模,更能清晰地反映平衡体条件(Wardrop Principal)。因此,自上世纪80年代初以来,变分不等式问题在交通规划中得到广泛的应用。现实生活中的很多例子,所涉及的函数往往也不可微,因此,不适合用"精细"的方法(如牛顿法);同时,问题的规模较大,也不适合用"精确"的算法来解决。我们将用所提出的算法解一些交通问题及经济平衡问题,并与一些其他算法比较来检验这类算法的优越性。