本文介绍了一种零阶Frank-Wolfe算法，用于解决约束随机优化问题。该算法无需投影，不需要计算梯度，可收敛于凸平滑约束下的优化目标函数。对于非凸函数，该算法的Frank-Wolfe gap为O(d^{1/3} T^{-1/4})，并在黑盒优化设置上进行实验，证明了其效果。