ERFDR算法的設計理念和方法論具有一定的通用性，因此可以推廣到其他類型的非凸優化問題。具體來說，ERFDR算法的推廣可以考慮以下幾個方面：
非凸約束優化：ERFDR算法可以應用於其他具有非凸約束的優化問題，通過適當修改約束條件和梯度計算方式，使其適應不同的問題結構。
多維優化問題：在多維空間中，ERFDR算法可以通過擴展到更高維度的梯度和約束來處理更複雜的優化問題，特別是在機器學習和數據挖掘中的應用。
結構性優化問題：對於具有特定結構的非凸優化問題，例如稀疏性或低秩性，ERFDR算法可以通過引入相應的結構性約束來進行優化。
其他優化方法的結合：ERFDR算法可以與其他優化技術結合，例如進化算法、粒子群優化等，形成混合算法，以提高在不同類型非凸問題上的性能。
總之，ERFDR算法的靈活性和可擴展性使其在多種非凸優化問題中具有潛在的應用價值。