差分強化学習の枠組みは、他の強化学習手法と組み合わせることができます。例えば、モデル駆動型強化学習では、環境のモデルを使用して未来の状態や報酬を予測し、その予測を元に意思決定を行います。差分強化学習は、報酬信号を直接使用して政策を改善するため、モデルの代わりに経験から学習します。これらのアプローチを組み合わせることで、モデルの不確実性を補完しながら効率的な政策を学習することが可能です。