Descripción: Los agentes heterogéneos en el contexto del aprendizaje por refuerzo son aquellos que presentan diversas características o estrategias de aprendizaje, lo que les permite abordar problemas complejos de manera más efectiva. Estos agentes pueden diferir en su arquitectura, algoritmos, capacidades de exploración y explotación, así como en su forma de interactuar con el entorno. La heterogeneidad puede ser intencional, diseñada para aprovechar las fortalezas de diferentes enfoques, o puede surgir de la variabilidad inherente en los datos y las condiciones del entorno. Esta diversidad permite a los agentes colaborar y competir entre sí, lo que puede resultar en un aprendizaje más robusto y adaptativo. Además, los agentes heterogéneos pueden ser más resilientes ante cambios en el entorno, ya que diferentes estrategias pueden ser más efectivas en distintas circunstancias. En resumen, la heterogeneidad en los agentes de aprendizaje por refuerzo es un aspecto crucial que contribuye a la eficacia y flexibilidad de los sistemas de inteligencia artificial, permitiendo una mejor adaptación a situaciones dinámicas y complejas.
