用于黑盒约束优化问题的零阶原始对偶方法及装置

本申请公开了一种用于黑盒约束优化问题的零阶原始对偶方法及装置，其方法包括：基于预设约束优化场景，构建对应的黑盒约束优化问题，确定包含原始变量的紧凸可行域；将所述黑盒约束优化问题转换为可迭代求解的无约束优化子问题；基于所述黑盒约束优化问题的函数值查询结果，估计所述无约束优化子问题关于原始变量的梯度相关信息，并基于所述梯度相关信息对所述无约束优化子问题进行迭代求解，其中迭代更新后的原始变量限制于所述紧凸可行域中；当符合预设收敛条件时，得到最终的原始变量，作为优化结果。通过引入近端拉格朗日融合优化框架将黑盒约束优化问题转化为可迭代求解的无约束子问题，从而在仅能获取函数值的黑盒条件下实现高效优化。