在不依賴於(5.2)中的探索性假設的情況下，改進線性DRMDP的算法設計和分析可以考慮以下幾個方向。首先，可以引入自適應探索策略，這種策略根據當前的學習狀態動態調整探索與利用的平衡。這樣的策略可以減少對環境的假設，並在不完全了解環境的情況下仍能有效學習。
其次，利用增強學習中的對抗性訓練方法，可以設計出更具魯棒性的算法。通過在訓練過程中引入對抗樣本，算法能夠更好地應對不確定性，從而減少對探索性假設的依賴。
最後，考慮使用更靈活的模型結構，例如基於深度學習的模型，這些模型能夠自動學習特徵表示，從而在不需要強假設的情況下提高學習效率。這些方法的結合將有助於在不依賴於探索性假設的情況下，進一步提升線性DRMDP的算法性能。