異常機械学習から得られた洞察は、RTOおよび制御問題へ非常に有益です。特に、「Adversarially Robust Optimization (ARO)」アプローチでは実装エラー（摂動やノイズ）耐久力強化方法論提供しました。「Adversarially Robust Real-Time Optimization and Control (ARRTOC)」アルゴリズムではこの考え方活用しながらセットポイント達成効果最大化及安定した結果保証手法開発されました。
異常機能学習技術利用「ARO」と「ARRTOC」アプローチ共通点多く見受けます：並列処理能力高さ，柔軟さ，厳密条件下でも優秀結果出せる等．これ些々特長直接的また間接的形式「異常」データ扱ってきました．
したがって，異常机会学习技术从中获取到的见解对于实时优化和控制问题是非常适用和有价值的，并且可以帮助改善系统稳健性和整体表现。