期待停止時間を考慮した最適化問題の解法をより効率的に実装するためには、以下のアプローチが考えられます。まず、近似アルゴリズムを利用することで、計算時間を大幅に短縮することが可能です。具体的には、与えられた許容誤差 ε に対して、期待報酬の近似値を計算する手法を採用することが有効です。文献において示されているように、Markov連鎖に対する期待停止時間の最適化問題は、指数時間で解決可能であるため、これを基にした近似手法を実装することで、実行時間を短縮できます。
さらに、動的計画法を用いたバックワードインダクションの手法を改良し、メモリ使用量を削減することも考えられます。具体的には、状態空間の縮小や、重要な状態に対する優先度を設定することで、計算の効率を向上させることができます。また、並列処理を活用することで、複数の状態を同時に評価し、全体の計算時間を短縮することも可能です。