Descripción: El algoritmo de suavizado es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y el aprendizaje por refuerzo para reducir las fluctuaciones en las señales de recompensa que un agente recibe durante su proceso de aprendizaje. Este algoritmo busca estabilizar el aprendizaje al suavizar las variaciones en las recompensas, lo que permite al agente aprender de manera más efectiva y eficiente. Al aplicar un suavizado, se minimizan los efectos de las recompensas ruidosas o erráticas, lo que puede llevar a un comportamiento más consistente y predecible del agente. Este enfoque es especialmente relevante en entornos donde las recompensas pueden ser altamente variables o donde el ruido puede interferir con la capacidad del agente para aprender patrones significativos. En esencia, el algoritmo de suavizado actúa como un filtro que ayuda a extraer la señal útil de las recompensas, permitiendo que el agente se enfoque en las tendencias a largo plazo en lugar de reaccionar a cambios momentáneos. Esto no solo mejora la estabilidad del proceso de aprendizaje, sino que también puede acelerar la convergencia hacia políticas óptimas, haciendo que el aprendizaje por refuerzo sea más robusto y efectivo en diversas aplicaciones.
