關於非凸優化的方法， https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/54926287 提到，可以把非凸優化轉換為凸優化，通過修改一些條件。

非凸優化問題如何轉化為凸優化問題的方法：
1）修改目標函數，使之轉化為凸函數
2）拋棄一些約束條件，使新的可行域為凸集並且包含原可行域

而 https://blog.csdn.net/R1uNW1W/article/details/79000042 的論文提到了解決非凸優化問題的幾種方法：

1.利用傳統的凸松弛(Convex relaxation)技術，把非凸優化問題轉為凸優化問題。凸松弛，其實就是放開一些限制條件，但是不改變問題的本質。

參考：https://blog.csdn.net/gloriazhang2013/article/details/72648571

2.不經過轉換，某些符合特定結構的非凸優化問題也可以直接解決。例如使用：投影梯度下降、交替最小化、期望最大化算法、隨機優化等方法。

非凸優化的方法