CMARL問題の近似精度に影響を与える要因は、状態空間と行動空間の大きさ以外にもいくつか存在します。まず、報酬関数やコスト関数の構造が重要です。これらの関数がどれだけ滑らかであるか、またはリプシッツ連続性を持つかは、近似精度に直接的な影響を与えます。特に、報酬やコストがエージェントの行動分布に依存する場合、近似の難易度が増し、最適値の差が大きくなる可能性があります。
さらに、エージェント間の相互作用の強さや複雑さも影響を与えます。相互作用が強い場合、エージェントの行動が他のエージェントの状態に大きく依存するため、全体のポリシーの最適化が難しくなります。また、エージェントの数が増えると、状態空間の爆発的な増加が発生し、近似精度が低下することもあります。
最後に、アルゴリズムの選択やパラメータ設定も近似精度に影響を与えます。特に、学習率や探索戦略の設定が不適切であると、最適解に収束しにくくなるため、これらの要因も考慮する必要があります。