制約付き正規化流れ方策の学習アルゴリズムを改善するためには、以下の方法が考えられます：
非凸な変換関数の開発：より複雑なシナリオに対応するために、非凸な変換関数の探索を行い、制約をより柔軟に表現できるようにします。
複雑な制約のための学習可能なマッピング関数の統合：複雑な制約に対応するために、学習可能なマッピング関数を導入し、制約を効果的に組み込みながら学習を進めます。
可微分な制約関数の探索：制約関数を学習可能にするために、可微分な制約関数の導入を検討し、正規化流れ方策と組み合わせて学習を行います。