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得られた研究成果は，ネットワーク化制御系における強化学習や機械学習の応用による新たな展開を示す．特に，データ伝送スケジューリングや移動体の追跡制御に関する提案は，実験によってその有効性が明らかにされる．これにより，ネットワークシステムにおいてリアルタイムでの学習と制御を統合することが可能となり，データ伝送の効率や移動体の追跡精度の向上が期待される．さらに，異なる時定数の制御対象においても効果的なスケジューリングが可能であることが示される．このように，これらの研究成果はネットワーク制御技術の発展に貢献し，実時間での最適化や制御の実現に向けた新たな可能性を示唆する．
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