異なる初期分布から学習する際に生じる課題としては、「catastrophic forgetting（壊滅的忘却）」現象が挙げられます。これはニューラルネットワークが以前の学習内容を失ってしまう問題です。この課題を克服するために内部ループ再生バッファーを導入したM-OMDアルゴリズムでは，各反復ごとに経験データを保存し，異なる進化的平均場系列からデータサンプリングします．これにより，以前探索済みタプルだけでなく多様性豊富なデータセットから学習し，壊滅的忘却現象を防止します．その結果，マスターポリシーはさまざまな初期分布から効果的かつ堅牢 9; 学 結果 を得 るこ こ ら 。