Descripción: El Aprendizaje por Refuerzo Multiobjetivo es un enfoque dentro del aprendizaje por refuerzo que se centra en la optimización de múltiples objetivos simultáneamente. A diferencia del aprendizaje por refuerzo tradicional, que busca maximizar una única función de recompensa, este método permite a los agentes aprender a equilibrar y priorizar diferentes metas que pueden ser conflictivas entre sí. Esto es especialmente relevante en entornos complejos donde las decisiones deben considerar múltiples criterios, como la eficiencia, la seguridad y el costo. Las características principales del aprendizaje por refuerzo multiobjetivo incluyen la formulación de recompensas múltiples, la necesidad de estrategias de exploración más sofisticadas y la capacidad de adaptarse a cambios en los objetivos a lo largo del tiempo. Este enfoque es fundamental en aplicaciones donde las decisiones deben ser tomadas en contextos donde los trade-offs son inevitables, permitiendo a los agentes aprender a navegar en situaciones donde no hay una única solución óptima. En resumen, el Aprendizaje por Refuerzo Multiobjetivo representa un avance significativo en la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para abordar problemas del mundo real que requieren un enfoque más matizado y equilibrado en la toma de decisiones.
