学習可能なコントローラーの修復において、新たなリスクを最小限に抑えるためには、以下のアプローチが有効です。
既存の正常な振る舞いを保護する: 修復中に既存の正常な振る舞いを損なわず、その領域を保護することが重要です。これは、修復アルゴリズムが成功した初期状態領域を壊さず、新たなエラーを導入しないよう確認する必要があります。
境界関数やバリア関数の利用: エネルギー関数や目的関数内で境界関数やバリア関数を使用して、既存の正常領域と修復対象領域という異なるセット間でトレードオフを実珸化します。これにより、両者間で競合しつつも達成すべき目標値（STL robustness等）が向上します。
シミュレーション手法の活用: シミュレーション手法（例：模倣退火法）は局所解から脱出しやすく、パラメータ空間全体で最適解探索が可能です。この手法は多くの局所解から逃れてグローバル最適解へ収束する特性があります。
サブセットごとの評価: 初期状態領域ごとにサンプリングされた部分集合（K個）でSTL robustness等指標を評価し、「失敗」した部分集合だけではなく、「成功」した部分集合も考慮して修復処理を行います。
以上の方法論的アプローチは、学習可能コントローラー修復時に新規リスク発生率低減及び安定性向上効果が期待されます。