学習ゼロダイナミクスポリシーの手法は、最適制御問題の解法に依存しているため、計算コストが高くなることがあります。特に、iLQR（Iterative Linear Quadratic Regulator）を用いる場合、各イテレーションでの計算が重くなることが課題です。より効率的な解法としては、他の最適化手法を検討することが考えられます。例えば、SQP（Sequential Quadratic Programming）や、より軽量な最適化アルゴリズムを用いることで、計算時間を短縮しつつ、安定した制御を実現することが可能です。また、近年の研究では、深層強化学習（RL）を用いたアプローチも注目されており、これにより、より効率的にポリシーを学習し、最適制御問題を解決する手法が開発されています。これにより、学習ゼロダイナミクスポリシーの手法の計算効率を向上させることが期待されます。