Descripción: El Descuento del Horizonte es un concepto fundamental en el aprendizaje por refuerzo que se refiere a la práctica de reducir el valor de las recompensas futuras en función de su distancia temporal. Este enfoque se basa en la idea de que las recompensas inmediatas son generalmente más valiosas que las que se recibirán en el futuro, lo que influye en la toma de decisiones de un agente en un entorno de aprendizaje. En términos técnicos, se utiliza un factor de descuento, comúnmente denotado como gamma (γ), que toma valores entre 0 y 1. Un valor de gamma cercano a 1 significa que el agente considera las recompensas futuras casi tan valiosas como las inmediatas, mientras que un valor cercano a 0 hace que el agente se enfoque casi exclusivamente en las recompensas inmediatas. Este principio es crucial para la estabilidad y la convergencia de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, ya que ayuda a balancear la exploración y la explotación. Además, el Descuento del Horizonte permite a los agentes aprender estrategias a largo plazo, optimizando su comportamiento en entornos complejos y dinámicos. En resumen, este concepto no solo es esencial para la formulación de políticas efectivas en el aprendizaje por refuerzo, sino que también refleja la naturaleza humana de valorar más lo inmediato que lo distante.
