制約条件の扱いについて、ペナルティ関数以外の手法を検討することで、さらなる性能向上が期待できるかもしれません。例えば、Safe RL（安全な強化学習）と呼ばれる手法では、制約条件を厳密に組み込んで学習を行うことが可能です。この手法では、制約条件を違反しないように学習することが重視され、ペナルティ関数よりもより効果的な制約条件の組み込みが可能です。制約条件が厳密に遵守されることで、より安定した学習と優れた性能向上が期待されます。