要將連續狀態空間的動力學更好地整合到邏輯網絡流（LNF）的優化框架中，可以考慮以下幾個步驟。首先，應該明確定義連續狀態空間的動力學模型，並將其轉化為適合LNF的形式。這可以通過將連續狀態變量離散化，並在每個時間步驟中引入狀態轉移方程來實現。
其次，可以利用動態網絡流（Dynamic Network Flow, DNF）來描述連續狀態的變化。DNF可以捕捉到隨時間變化的狀態，並將其與LNF的結構相結合。這樣，LNF中的每個邊緣可以表示狀態轉移的可能性，而每個節點則可以表示系統的當前狀態。
此外，為了提高整體的優化效率，可以在LNF中引入流量約束，這些約束可以基於連續狀態的物理限制來設計。例如，對於機器人的運動，可以設置速度和加速度的約束，以確保在優化過程中不違反物理法則。
最後，通過數值方法和優化算法的結合，可以在LNF的框架內有效地求解連續狀態空間的動力學問題。這樣的整合不僅能夠提高計算效率，還能夠保證優化結果的物理可行性。