롤아웃 기반 접근법은 n-그램 및 트랜스포머 모델 이외에도 강화 학습과 최적화 문제 해결에 널리 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 게임 이론에서 롤아웃 알고리즘은 다양한 보드 게임에서 최적 전략을 결정하는 데 사용됩니다. 또한, 제조 및 자원 할당 문제와 같은 최적화 문제에서도 롤아웃 방법은 해결책을 탐색하고 개선하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 또한, 자율 주행 자동차 및 로봇 공학 분야에서도 롤아웃 알고리즘은 경로 계획 및 의사 결정에 활용될 수 있습니다.