制約付き正規化流れ方策は、瞬時の制約に適用されることが一般的です。具体的には、状態と行動空間に対する制約関数が与えられ、その制約を満たす行動空間へのマッピング関数を構築することで、制約を尊重しながら最適なポリシーを学習します。例えば、障害物回避やバッテリーレベルの維持などの制約を考慮しながら、安全かつ効果的な行動を学習することが可能です。