LCS-RLフレームワーク以外でも他の強化学習アルゴリズムは有益です。
例えばTD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）やSAC（Soft Actor-Critic）といったオフポリシー型強化学習アルゴリズムはデータ効率性が高く知られています。
これらの手法を組み込んだ場合、既存手法よりもさらに改善された結果を得られる可能性があります。
また，PPO以外でも，D4PG (Distributed Distributional Deterministic Policy Gradients) やA3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) といった手法も探究価値があるかもしれません。
これら異種間受け入れ技術（Heterogeneous Transfer Learning Techniques） を利用して，既存データから新規ドメインへ迅速かつ確実な知識移行を実現する方法等，幅広く検討すべき点が存在します。