在过去的几十年中，变分不等式问题被广泛地用于解决经济、交通、管理等实际问题。然而，在实际问题中，会不可避免地存在一些不确定的变量，如何处理这些不确定的变量近年来越来越受到广泛的关注和重视，目前比较流行的一种处理方法是采用极小化相应不确定变分不等式的间隙函数的期望，得到一种期望残差极小化意义下的一种解。但是，使用这种处理方法的一个前提条件是需要已知这个不确定变量的概率分布信息，而在实际问题中这个分布信息不一定能够很好的得到，并且对于一些风险厌恶型的决策者来说，这种极小化期望残差的方法并不是一个好的选择。　　本文从鲁棒优化的角度考虑不确定变分不等式问题，通过极小化不确定变分不等式问题的间隙函数可能出现的“最坏”的情况，定义该问题的鲁棒对应，从而将求解变分不等式问题转化为求解鲁棒优化问题，进而提出原不确定变分不等式问题鲁棒解的概念，得到了刻画一些特殊的变分不等式问题鲁棒解的最优性条件，并将该方法推广应用到了不确定向量变分不等式问题中，给出了不确定向量变分不等式问题鲁棒解的定义，同样的，本文得到了一类不确定向量变分不等式问题鲁棒解的最优性条件刻画。