向量优化模型不仅能应用于诸如泛函分析、多目标规划、多准则决策、统计、逼近理论、合作博弈论等数学问题，而且还能应用于工程设计、经济学理论和管理科学中的许多重要决策问题。Newton法是求解非线性规划的主要方法。如何将经典的Newton法扩展到向量值优化情形，使其不需要确定目标函数的权重，也无需按重要程度排序，从而避免传统方法中主观因素对求解过程的影响，这是近年来向量优化算法领域的一个关注点，值得进行深入研究。　　本研究分为五个部分：第一章介绍了向量优化的研究意义和几类重要的最优化方法，详细总结了向量优化问题Newton型方法的研究现状，并且阐述了本文的研究工作。第二章介绍了本文涉及的一些基本概念及其初步结论，特别介绍了有关临界点和标量化函数的知识。第三章通过总结已发表的向量优化问题的 Newton型方法，我们梳理了向量优化问题Newton型算法的设计思路，还分析了向量优化问题各种Newton型方法的不足以及可以改进和研究的方向。第四章在已发表的各种Newton型方法的基础上，在由具有非空内部的点闭凸锥赋予的偏序欧氏空间框架下，针对向量值优化问题，我们提出了一个统一的Newton型方法及其变形。在适当的假设条件下，证明了算法的收敛性。第五章根据向量优化问题Newton型方法的研究现状并结合我们所提出的Newton型方法，我们分析了向量优化问题的Newton型算法中的缺点和不足，并为今后的研究指出了方向。