MAC 예측을 활용하여 기존 최악의 경우 분석을 뛰어넘는 알고리즘을 제안한다. 1-중앙값의 자연스러운 강건성과 균형잡힌 k-중앙값 변형을 통해 전략적 에이전트 환경에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
