变分不等式与均衡问题解的迭代算法是近年来优化领域的重要研究方向之一。这类算法通过构造适当的迭代格式，逐步逼近变分不等式或均衡问题的解。常见的迭代算法包括投影法、邻近点算法、外梯度法以及它们的各种改进版本。这些算法的核心思想是通过在每一步迭代中求解相对简单的子问题来替代原问题的直接求解，从而降低计算复杂度。算法的收敛性分析通常需要利用问题的单调性或其他结构性质，并涉及适当的步长选取策略。在实际应用中，迭代算法的效率往往取决于子问题的可解性以及步长的自适应调整机制。近年来，随着大数据和机器学习的发展，针对大规模问题的随机迭代算法也受到了广泛关注。
