Descripción: La optimización del horizonte es un concepto fundamental en el aprendizaje por refuerzo que se refiere al proceso de encontrar la mejor estrategia o política a seguir durante un horizonte de tiempo específico. Este horizonte puede ser finito o infinito, y su elección influye en cómo se evalúan las decisiones y acciones a lo largo del tiempo. En el contexto del aprendizaje por refuerzo, los agentes deben considerar no solo la recompensa inmediata de sus acciones, sino también las recompensas futuras que pueden derivarse de esas decisiones. Esto implica un balance entre la explotación de lo que ya se conoce y la exploración de nuevas estrategias que podrían resultar más beneficiosas a largo plazo. La optimización del horizonte se relaciona estrechamente con conceptos como el valor esperado y la función de recompensa, donde se busca maximizar la suma de las recompensas a lo largo del tiempo. La forma en que se define el horizonte puede afectar significativamente el comportamiento del agente, ya que un horizonte más corto puede llevar a decisiones más arriesgadas, mientras que un horizonte más largo puede fomentar una planificación más cuidadosa y estratégica. En resumen, la optimización del horizonte es crucial para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo efectivos, ya que permite a los agentes tomar decisiones informadas que maximicen su rendimiento en entornos complejos y dinámicos.
