所提出的交替最大化（AM）算法可以通過幾個關鍵步驟推廣到更一般的信道模型，例如多用戶和多跳中繼場景。首先，對於多用戶系統，可以考慮將每個用戶的信道模型視為獨立的子問題，並在每次迭代中針對每個用戶的輸入分佈進行更新。這樣可以利用AM算法的框架，分別優化每個用戶的信道容量，並在全局上進行協調。
其次，在多跳中繼場景中，可以將中繼節點視為額外的優化變量，並在每次迭代中更新中繼的條件概率分佈。這需要在算法中引入中繼節點的傳輸特性，並考慮中繼對整體系統性能的影響。通過將中繼的傳輸過程建模為一個額外的優化問題，AM算法可以在每次迭代中同時考慮多個中繼的影響，從而提高整體的通信效率。
最後，為了處理更複雜的信道模型，可能需要引入更多的約束條件和目標函數，例如考慮用戶之間的干擾、信道狀態信息的可用性等。這些因素可以通過擴展拉格朗日乘數的使用來進行建模，從而使AM算法能夠適應更廣泛的應用場景。