이 논문은 기계 학습에서 핵심적인 문제인 적응형 조합 최대화에 대한 새로운 관점을 제시한다. 저자들은 최대 이득 비율이라는 새로운 정책 매개변수를 발견하였고, 이를 활용하여 이전 연구 결과를 포괄하면서도 더 강력한 근사 보장을 제공한다. 이는 근사 탐욕 정책뿐만 아니라 준 부분 모듈 함수에 대해서도 적용 가능하며, 최소 비용 커버리지 목표에 대한 보장도 포함한다.
