従来の探索手法と深層生成モデルのハイブリッド手法以外にも、両者の長所を活かす方法として、強化学習を用いたアプローチが考えられます。強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学習する手法であり、探索と利用のバランスを取ることが得意です。具体的には、生成モデルを用いて初期解を生成し、その解を強化学習エージェントが評価・改善するプロセスを構築することができます。この方法により、生成モデルが提供する多様な解の中から、強化学習によって最適な解を選択することが可能となり、探索の効率を高めることができます。また、メタ学習を導入することで、異なる設計問題に対する適応能力を向上させることも期待できます。