Die Integration von Heterogenität in die Modellierung könnte die Effizienz des Algorithmus beeinflussen, da sie die Komplexität des Problems erhöhen könnte. Wenn die lokalen Agenten in Bezug auf ihre Zustände, Aktionen oder Belohnungen heterogen sind, könnte dies zu einer größeren Varianz in den Berechnungen führen. Dies könnte die Konvergenzgeschwindigkeit des Algorithmus beeinträchtigen und die Genauigkeit der approximierten Richtlinie verringern. Darüber hinaus könnte die Integration von Heterogenität die Anpassung der Parameter k und m erschweren, da die Vielfalt der Agenten die Auswahl der optimalen Teilmenge für die Berechnungen komplizierter machen könnte. Es wäre wichtig, die Heterogenität sorgfältig zu berücksichtigen und möglicherweise zusätzliche Anpassungen am Algorithmus vorzunehmen, um eine effiziente und genaue Lösung zu gewährleisten.