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1.2 增强样本多样性 通过增强样本多样性可以有效避免局部最优解难题发生，具体而言，在训练过程中引入多样化初始条件或策略组合能够使网络更好地适应各类情况下更迭；另外还可以采用数据增强技术生成更多训练数据来丰富样本集。
1.3 设计合适奖励函数 奖励函数设计对于引导智能体做出正确行为具有重点意义，一个合理奖励设计不止能加速智能体学习进程，还能协助其迅捷避开危险区域或无效操作。
1.4 利用预训练权重初始化网络参数 利用预训练过深度神经网络作为初始权重实行初始化可以显著加快到底意向函数达到全局最优速度，并且有助于提高泛化性能。
2.1 运用高斯噪声扰动策略参数 通过向策略网络中添加高斯噪声来引入随机性可以缓解熵塌陷现象，并且有助于发现新大概路径。
2.2 引入正则化项以均衡探索与开发之间关系 通过对价值函数施加L2正则化等手段可以使学到价值估计更加平滑安定；同时也可以探究运用KL散度惩罚项来限制分布更迭幅度从而防止过早收敛到某个固定状态概率分布上。
2.3 利用混合策略实行长期安定发展 将确定性、随机性相结合方法能够使智能体更好地应对复杂多变环境条件；比方说采用ε-贪婪方法根据当下状态选择最有大概带来最大收益动作但又不会完全忽略其他潜在选择机遇。
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