메타 연산자를 활용할 때 연산자 공간이 확장되어 학습 시간이 증가하는 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법이 있습니다. 첫째, 메타 연산자의 reward를 조정하여 병렬 액션에 대한 보상을 적절히 조절할 수 있습니다. 이를 통해 병렬 액션을 너무 많이 수행하지 않도록 제어하고, 목표 달성에 집중할 수 있습니다. 둘째, 학습 알고리즘의 hyperparameter를 조정하여 연산자 공간의 크기와 학습 속도를 최적화할 수 있습니다. 또한, 메타 연산자의 적용을 조절하여 연산자 공간을 효율적으로 탐색하고 학습 시간을 최소화할 수 있습니다.