DiPacの軌道最適化アルゴリズムは、異なるタイプの最適化問題にも拡張可能性があると考えられます。現在のアルゴリズムは、学習、計画、および軌道最適化を組み合わせて効果的な行動選択を実現しています。このアプローチは、異なる問題にも適用できる可能性がありますが、より複雑な最適化問題に対しては、アルゴリズムの拡張や調整が必要となるかもしれません。特に、多くの局所最適解や非連続な環境においては、最適化アルゴリズムの設計に慎重な検討が必要となるでしょう。