전문가 정책이 보상 클래스 R 내에서 최적이 아닌 경우, 제안된 알고리즘의 수렴성능이 영향을 받을 수 있습니다. 이 경우, 알고리즘은 최적 정책을 복원하는 대신 전문가 정책에 대해 부분적으로 최적인 보상을 복원하려고 할 것입니다. 이는 알고리즘이 전문가의 행동을 완벽하게 모델링하지 못할 수 있음을 의미하며, 이는 알고리즘의 수렴 속도와 최종 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 전문가 정책이 보상 클래스 R 내에서 최적이 아닌 경우, 알고리즘의 수렴에 대한 보장이 약간 감소할 수 있습니다.