Die hierarchische Struktur von ArCHer könnte dazu beitragen, die Effizienz von anderen RL-Ansätzen zu verbessern, indem sie eine bessere Balance zwischen Exploration und Exploitation ermöglicht. Durch die Einteilung des Entscheidungsprozesses in mehrere Ebenen kann das Modell langfristige Ziele verfolgen und gleichzeitig kurzfristige Belohnungen maximieren. Dies kann dazu beitragen, bessere Entscheidungsstrategien zu entwickeln, die sowohl die langfristige Zielerreichung als auch die kurzfristige Belohnung maximieren.
Darüber hinaus kann die hierarchische Struktur von ArCHer dazu beitragen, die Effizienz von anderen RL-Ansätzen zu verbessern, indem sie die Verwendung von Off-Policy-Daten erleichtert. Durch die Einteilung des Trainingsprozesses in eine hochrangige und eine niederrangige Ebene kann das Modell von den Erfahrungen aus vergangenen Interaktionen profitieren und diese effektiv nutzen, um die Policy zu verbessern.
Insgesamt kann die hierarchische Struktur von ArCHer dazu beitragen, die Effizienz von anderen RL-Ansätzen zu verbessern, indem sie eine flexiblere und effektivere Art der Entscheidungsfindung ermöglicht, die sowohl auf langfristige Ziele als auch auf kurzfristige Belohnungen ausgerichtet ist.