ヘテロジニアスエージェントの能力差を効果的に活用するための方法として、Prioritized Heterogeneous League Reinforcement Learning（PHLRL）のような手法があります。PHLRLは、異なるエージェントタイプ間でのサンプルの不均等性を解決し、リーグを通じて異なるポリシーを持つエージェントが協力できるようにします。さらに、優先順位付けされたポリシーグラデーションを使用することで、重要なエージェントタイプの性能差を補償し、効果的な協力を実現します。このようなアプローチにより、ヘテロジニアスエージェントの能力差を最大限に活用し、協力タスクを効果的に遂行することが可能となります。