除了預期停止時間，經典馬可夫鏈和決策過程問題還可以從多個方向進行擴展，這些方向同樣具有理論上的挑戰性。例如，隨機獎勵結構的變化可以成為一個研究重點。傳統的馬可夫決策過程通常假設獎勵是靜態的，但在許多實際應用中，獎勵可能會隨時間或狀態的變化而變化，這引入了動態獎勵的概念，並可能導致更複雜的最優化問題。
另一個有趣的擴展方向是多代理系統，在這種情況下，系統中的多個代理需要協同工作以達成共同的目標。這不僅增加了計算的複雜性，還引入了博弈論的元素，因為每個代理的行為可能會影響其他代理的獎勵和決策。
此外，不確定性和風險管理的考量也可以成為擴展的方向。在許多應用中，決策者需要考慮不確定性和風險，這可能涉及到對馬可夫鏈的擴展，以納入風險敏感的獎勵結構或不確定性模型。