Descripción: Un entorno no estacionario en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere a un sistema en el que las propiedades estadísticas cambian con el tiempo. Esto significa que las decisiones y estrategias que pueden haber sido efectivas en el pasado pueden volverse ineficaces a medida que el entorno evoluciona. Este tipo de entorno presenta un desafío significativo para los algoritmos de aprendizaje, ya que requieren adaptarse continuamente a nuevas condiciones y patrones. Las características principales de un entorno no estacionario incluyen la variabilidad en las recompensas, la dinámica cambiante de los estados y la necesidad de una exploración constante para descubrir nuevas estrategias. La relevancia de estudiar estos entornos radica en su aplicabilidad en situaciones del mundo real, donde las condiciones pueden ser impredecibles y sujetas a cambios rápidos, como en sistemas de control, interacciones en plataformas digitales o ambientes de mercado. En resumen, un entorno no estacionario exige un enfoque más robusto y flexible en el aprendizaje por refuerzo, donde la adaptabilidad y la capacidad de respuesta son cruciales para el éxito del agente de aprendizaje.
