2RA Q学習を連続状態・行動空間に拡張するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、連続空間において関数近似を使用することが一般的です。具体的には、ニューラルネットワークなどの関数近似手法を導入して、状態や行動を連続的な値として扱います。このようにすることで、状態や行動の組み合わせが無限になる連続空間でもアルゴリズムを適用することが可能となります。また、連続空間における行動価値関数の更新には、勾配法などの最適化手法を組み合わせることで、連続空間における2RA Q学習を実現することができます。