CMARL（Cooperative Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning）問題とMFC（Mean-Field Control）問題の最適値の差を小さくするためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、特定の条件下での近似精度を向上させるために、報酬、コスト、状態遷移関数が行動分布に依存しない場合に適用される特別な仮定を利用することが有効です。この場合、近似誤差はO(√|X|/√N)に改善され、状態空間のサイズに対する依存度が低下します。
さらに、ポリシーの最適化において、より洗練されたアルゴリズムを使用することも考えられます。例えば、自然勾配法（Natural Policy Gradient）を用いたアルゴリズムの改良や、強化学習におけるサンプル効率を向上させるための新しい手法を導入することで、CMARL問題の解法の精度を高めることが可能です。また、ポリシーの構造を工夫し、エージェント間の相互作用をより効果的にモデル化することで、最適値の差を縮小することが期待されます。