要進一步擴展R2N的適用範圍，可以考慮以下幾個方向：
更一般的目標函數形式：目前R2N主要針對由C1函數f和下半連續的prox-bounded函數h組成的目標函數。未來可以考慮將目標函數擴展到包含更複雜的結構，例如多項式、指數或其他非光滑函數。這可以通過引入更一般的模型假設來實現，例如允許h具有更廣泛的光滑性條件或不連續性。
約束條件的引入：目前的R2N方法主要針對無約束優化問題。可以考慮將約束條件引入到優化問題中，例如線性或非線性約束。這可以通過使用拉格朗日乘數法或投影方法來實現，從而在每次迭代中確保解的可行性。
多目標優化：R2N也可以擴展到多目標優化問題，這需要對目標函數進行適當的加權或使用Pareto最優解的概念。這將使得R2N能夠處理更複雜的實際應用場景。
隨機性和不確定性：在某些應用中，目標函數可能受到隨機性或不確定性的影響。未來的研究可以考慮將隨機優化技術與R2N結合，以處理這類問題。
通過這些擴展，R2N可以在更廣泛的應用中發揮作用，並解決更具挑戰性的優化問題。