このセクションでは、マイナー比率と時間ベースの割引率が結果に影響を与える割引モデル内の決定論的配分関数とランダム配分関数を比較します。期限に近いトランザクションを優先する即時性バイアス割り当てクラス (ρl) を導入し、「半近視眼」体制でどのように最適に動作するかを示します。この分析では、決定論的ケースとランダム化されたケースの両方の上限と下限が確立され、単純な決定論的戦略が特定の条件下でランダム化された対応する戦略の効率にほぼ匹敵できることが実証されています。