本文探讨了生成式对抗网络（GAN）的优化问题，提出将其转化为广义变分不等式的方法，并引入新的目标函数以解决模式塌陷和生成多样化问题。研究展示了基于ADAM和RMSprop的二阶梯度方法及ZO-Min-Max框架在黑盒环境下的应用，证明了这些方法在GAN训练中的优势和收敛性。