状態情報以外の情報源を活用した価値因子分解の理論的分析は、主に「歴史状態IGM（Individual Global Max）」原則を通じて行われます。この原則は、エージェントが持つ局所的な情報と中央集権的な価値関数との整合性を確保するためのものであり、状態情報を用いることによって、エージェントの行動選択が最適な共同行動に一致することを保証します。具体的には、DuelMIXのような新しい因子分解アルゴリズムでは、状態情報に加えて、定数ベクトルやランダムベクトルなどの他の情報源を利用することで、パフォーマンスを向上させることが示されています。これにより、従来の状態情報に依存するアプローチに比べて、より柔軟で効果的な価値関数の近似が可能となります。このような理論的分析は、実際の実装におけるバイアスの影響を評価し、異なる情報源が因子分解に与える影響を理解するための基盤を提供します。