他のグラフ分解手法がHMARLアプローチのパフォーマンスに影響する可能性があります。例えば、K-Meansクラスタリング以外の手法を使用すると、異なるコンポーネント間でより均等な分割が実現されるかもしれません。これにより、各エージェントが負担するノードやエッジ数がバランス良くなり、トレーニングプロセスが安定化し、HMARLのパフォーマンス向上につながる可能性があります。さらに、異なるグラフ分解アルゴリズムは検討されていませんでしたので、別のアルゴリズムを採用することでより効果的な結果を得られるかどうかも検証すべきです。