制約付き非凸最適化は本質的に困難であり、一般的にグローバルソリューションを得ることは難しいとされています。この記事では、制約付き問題が隠れた凸性を持つ場合、すなわち非線形の可逆変換によって凸プログラムとして再定式化できることに注目しています。このような変換は通常は暗黙的または未知であり、直接的に凸プログラムに結びつけることが困難です。しかし、元の変数に関する（部分）勾配はしばしば容易に推定可能であり、これに基づいたアルゴリズムを開発する動機となっています。この研究では、非凸問題をグローバルミニマに解くための初めてのアルゴリズムを提案します。まず、改良された不正確な近接点法を用いて、非滑らかな設定におけるグローバル収束の保証を確立しました。また、滑らかな問題に対しては、線形制約付き二次部分問題に基づいた新たなバンドルレベル法を提案し、オラクルの複雑性を改善しました。この手法は制約資格を必要とせず、隠れた凸等式制約を扱う能力を持っています。