長期的な安定性を向上させるためには、以下の手法が考えられます：
逆強化学習（IRL）: 専門家の振る舞いから報酬関数を学習し、その報酬を最大化するようにポリシーを学習する方法です。これにより、専門家の振る舞いに基づいて安定した長期的なシミュレーションを生成できます。
モデル予測制御（MPC）: モデルを使用して将来の状態を予測し、その予測に基づいて最適な制御入力を計算する方法です。MPCは長期的な安定性を向上させるために有効な手法です。
ヒューリスティックモデルの組み合わせ: 既存のヒューリスティックモデルを組み合わせて複雑な交通状況をより正確にモデル化する方法も考えられます。
これらの手法を組み合わせることで、交通シミュレーションの長期的な安定性を向上させることが可能です。