DOPA（分佈樂觀擾動算法）的思想可以通過幾個關鍵步驟推廣到其他序列決策問題，如線性臂和雙臂老虎機。首先，對於線性臂問題，可以將DOPA的邊際不確定性集合擴展到考慮臂的線性組合，這樣可以利用線性結構來簡化獎勵的估計和選擇過程。這樣的擴展可以使得算法在面對高維特徵時仍然保持計算效率。
其次，在雙臂老虎機的情境中，可以將DOPA的原則應用於選擇兩個臂之間的最佳策略。這可以通過設計一個新的擾動模型來實現，該模型考慮到兩個臂的獎勵分佈的相互作用，並利用DOPA的樂觀原則來選擇最有可能獲得高獎勵的臂。
最後，通過引入自適應的邊際生成函數，可以使DOPA在這些問題中更具靈活性，從而根據環境的變化動態調整擾動的分佈，這樣可以進一步提高算法的性能和穩定性。