本研究提出了一种新方法（Q操控），通过操控Q函数提高学习代理在适应目标奖励函数时的效率，尤其在存在多个先验行为的情况下。实验证明，该方法显著提升了样本复杂性并优化了返回策略。

本研究提出了“神经塑性扩展”方法，以解决强化学习中学习代理的塑性丧失问题。该方法在训练过程中保持学习能力和适应性，实验结果表明其在复杂动态环境中优于传统方法，推动深度强化学习向更灵活的模型发展。