GLEETの学習過程において、探索-活用の戦略は深層強化学習によって獲得されます。より詳細な分析を行うためには、学習されたモデルの重みやパラメータ、および学習された戦略に関する情報を詳細に調査する必要があります。具体的には、各個体が探索と活用のバランスをどのように調整しているか、学習されたネットワークの内部構造や重要な特徴量などを分析することで、探索-活用の戦略に関する洞察を得ることが可能です。さらに、学習されたモデルが異なる問題や状況にどのように適応しているかを調査し、その汎化能力や柔軟性について詳細に検証することが重要です。