HASACは他の多くのMARL手法と比較して数々の利点を持っています。
Stochastic Policies: HASACは確率政策学習方法であるため、有益で強力です。これらの政策は高い探索力や堅牢性を提供し、サブオプティマル平衡から逃れて高い報酬平衡点へ収束する特性があります。
Monotonic Improvement: HASACアルゴリズムではモノトニック改善特性も持ち合わせており、Soft Q関数および目的関数J(π) の増加量保証されています。
QRE Convergence: HASACはQuantal Response Equilibrium（QRE）へ収束する理論的根拠も提供します。
Sample Efficiency and Stability: 実装時でも高いサンプル効率と安定性も示します。
Performance Across Benchmarks: 多くのタスクや競技場面でもSOTA手法よりも良好な成績向上傾向示します。
これら全体からHASACアルゴリズム自体及びその背後原則・理論基盤等幅広く有益さ及ば利点満足感じられます。