設計一種更好的聚合策略需要考慮多個因素，包括每跳的效率、整體的吞吐量以及網絡的特性。首先，可以採用動態聚合策略，根據當前網絡狀況（如丟包率、延遲等）調整每跳的聚合數量。這樣的策略可以在網絡狀況良好時增加聚合數量，以提高每跳的效率，而在網絡狀況不佳時減少聚合數量，以降低丟包風險。
其次，應該考慮到BNC（Batched Network Coding）包之間的依賴性。每個BNC包的有效性取決於接收到的其他包，因此在設計聚合策略時，應確保聚合的BNC包之間的線性獨立性，以最大化信息的傳遞。可以通過分析每個批次的“rank”分佈來決定最佳的聚合數量，從而在每跳中實現最佳的吞吐量。
最後，應用機器學習技術來預測和調整聚合策略也是一個可行的方向。通過收集歷史數據，機器學習模型可以學習到在不同網絡條件下的最佳聚合策略，從而實現自適應的聚合決策。