Descripción: Los ‘Retornos Ponderados por el Horizonte’ son un concepto fundamental en el ámbito del aprendizaje por refuerzo, que se refiere a la forma en que se evalúan y ajustan las recompensas obtenidas por un agente en función del horizonte temporal de sus acciones. Este enfoque reconoce que las decisiones tomadas en un entorno dinámico no solo deben considerar las recompensas inmediatas, sino también las consecuencias a largo plazo de dichas decisiones. En este sentido, los retornos ponderados permiten que el agente asigne diferentes niveles de importancia a las recompensas recibidas en distintos momentos, lo que puede influir en su estrategia de aprendizaje. Por ejemplo, un retorno que se ajusta más a las recompensas futuras puede incentivar al agente a adoptar comportamientos que maximicen su rendimiento a largo plazo, en lugar de simplemente buscar recompensas inmediatas. Este concepto es crucial para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo más eficientes, ya que permite una mejor generalización y adaptación a entornos complejos. En resumen, los retornos ponderados por el horizonte son una herramienta que ayuda a los agentes a tomar decisiones más informadas y estratégicas, considerando tanto el presente como el futuro en su proceso de aprendizaje.
