本文的主要内容可概括如下:　　 第一章中,针对Banach空间的一类非线性变分包含问题,将文献中Hilbert空间的A-极大单调映射进行一般推广,提出了Banach空间的(A,η)-极大增生算子的概念。通过研究(A,η)极大增生算子的性质,改进了与A-极大单调映射相关的预解算子技巧,将其推广为与(A,η)。极大增生算子相关的新型预解算子。在本章的最后讨论了新型预解算子的有关性质。　　 第二章主要考虑非线性包含问题0∈M(x)的解的存在性和唯一性。2007年,Ram U.Verma结合(A,η)-极大单调算子,提出了这类变分包含问题的混合迫近点算法框架。本论文在此基础上,应用(A,η)。极大增生算子,对文献中的混合迫近点算法一般框架进行了推广和改进,提出一种新型迭代算法。同时,应用预解算子的相关结论对求解变分包含问题的混合迫近点算法进行了收敛性分析,所得的结论将非线性变分包含问题相关结果推广为涉及(A,η)-极大增生算子的非线性变分包含问题的结果。　　 第三章中,为了解决广义变分不等式的求解问题,考虑附属问题原则的一种推广,将非光滑优化中的束方法思想与解变分不等式的辅助问题方法相结合,提出了一种解广义变分不等式的近似束一型辅助问题方法。所讨论的问题是求解两个定义在实的Hilbert空间上的算子之和的零点:第一个算子是一个单调的单值算子:第二个是一个下半连续的正常凸函数的次微分。算法构造中,对辅助函数的要求减弱了,不再要求强凸,只要凸就可以了。最后证明了在一定条件下算法的弱收敛性。