要進一步提高SODP在更複雜任務上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：通過擴展訓練數據集，包含更多的子最優軌跡和多樣化的任務場景，可以幫助模型學習到更廣泛的行為模式。這樣的多樣性有助於模型在面對複雜任務時，能夠更靈活地適應不同的情境。
改進的強化學習算法：採用更先進的強化學習算法，如Proximal Policy Optimization (PPO)或Trust Region Policy Optimization (TRPO)，這些算法能夠更有效地處理高維度的行動空間，並且在策略更新時能夠保持穩定性，從而提高模型的學習效率。
多任務學習：在訓練過程中，通過同時學習多個任務，可以促進模型的知識共享，從而提高其在複雜任務上的泛化能力。這種方法可以幫助模型在面對新任務時，利用已學習的知識進行快速適應。
自適應正則化技術：引入自適應正則化技術，根據模型的學習進度動態調整正則化強度，這樣可以在保持預訓練能力的同時，促進模型在特定任務上的優化。