博弈论是研究多人决策问题的理论,它在科学、经济和社会等诸多领域上有着极其广泛的应用,而纳什均衡博弈是其中一种非常重要的类型.近年来,随着经济的发展和市场竞争的日趋激烈,纳什均衡博弈的拓展形式——广义纳什均衡博弈正被越来越多的学者所研究。本文针对广义纳什均衡问题,提出了三类罚函数算法,并讨论算法的可行性和收敛性,数值结果证明算法是有效的。　　第一章,简要介绍了广义纳什均衡问题的相关背景和本文研究的内容,最后给出本文所做的主要工作。　　第二章,根据模的性质,我们将广义纳什均衡问题转化为一个混合罚函数问题.讨论了在与相关文献一样的约束规格下,混合罚函数算法的收敛性,并将混合罚函数可微化,转变为均衡问题,最后讨论了约束条件的一些特殊情况。　　第三章,我们利用指数与对数的基本性质,将广义纳什均衡问题转化为一个精确指数-对数罚函数问题,并证明了在新的约束规格下,该罚函数算法是全局收敛的.最后一节的数值效果表明它比经典的罚函数算法要更稳定、更精确.　　第四章,我们设计了一个类乘子法来求解广义纳什均衡问题.第一节中,我们设计的类乘子法是基于类增广拉格朗日函数,直接针对不等式约束来进行讨论.在所提出的约束规格下,类乘子算法是全局收敛的.在其后的两节,分别对等式约束和一般约束的情况进行讨论.最后一节我们给出了数值效果,表明了相对于经典的PHR算法,本章所提出的类乘子算法在迭代步数和运行时间上的优越性。　　第五章是对本文的一个总结和展望。