要擴展 Bregman 平穩性條件以適用於更廣泛的非凸優化問題，可以考慮以下幾個方向：
引入更一般的 Bregman 函數：目前的研究主要集中在特定的 Bregman 函數（如 ℓ2 範數）上。為了擴展到非凸問題，可以考慮使用更一般的 Bregman 函數，例如基於其他損失函數（如 ℓ1 範數或熵函數）的 Bregman 距離。這樣可以捕捉到不同的優化特性，並使得平穩性條件在更廣泛的情況下成立。
放寬光滑性條件：在非凸優化中，光滑性條件往往難以滿足。可以考慮引入次光滑性（subsmoothness）或弱光滑性條件，這樣可以在不完全滿足傳統光滑性條件的情況下，仍然保證 Bregman 平穩性條件的有效性。
結合其他優化技術：可以將 Bregman 平穩性條件與其他優化技術（如次梯度法、動態規劃或隨機優化）結合，形成新的算法框架。這樣的結合可以利用 Bregman 距離的特性來設計更有效的迭代步驟，從而在非凸優化問題中獲得更好的收斂性。
考慮約束條件的影響：在非凸優化中，約束條件的存在會影響解的性質。可以研究如何將 Bregman 平穩性條件與約束條件結合，從而在考慮約束的情況下擴展平穩性條件的應用。