RL最適化の効率を高め、より滑らかなポリシーを生成するための新しいアプローチとして、自動的にさまざまなハイパーパラメータを最適化する方法が考えられます。これにより、最適なハイパーパラメータ設定を見つけるための手作業の労力を軽減し、効率的なポリシー学習を実現することが可能です。
さらに、より効果的なRLアルゴリズムの探求や、探索ノイズの代替手法の検討も重要です。これにより、滑らかなポリシーを生成するための新たな手法やアプローチを開発し、RLの進化を促進することができます。滑らかなポリシーは、ロボティクス応用において重要であり、ハードウェアの保守コストや修理の生産性の損失を軽減するためにも注力すべき課題です。