在更一般的DRMDP設置中，設計和分析高效的算法可以從以下幾個方面入手。首先，對於非線性轉移核，可以考慮使用深度強化學習技術，這些技術能夠處理複雜的非線性關係。通過使用神經網絡來近似值函數和策略，算法可以在更高維的特徵空間中進行有效的學習。
其次，對於非簡單特徵空間，可以引入特徵選擇和維度約簡技術，以減少計算複雜度並提高學習效率。這些技術可以幫助算法聚焦於最具信息量的特徵，從而提高學習的穩定性和效率。
此外，設計一種基於模型的強化學習方法，通過學習環境的動態模型來進行規劃，將有助於在不完全觀察的情況下進行有效的決策。這種方法可以在更一般的DRMDP設置中提供更強的理論支持和實踐效果。