Descripción: La función de satisfacción es una representación matemática que evalúa qué tan bien una solución cumple con los objetivos establecidos en un modelo. En el contexto de la optimización y los algoritmos de aprendizaje automático, esta función se utiliza para guiar el proceso de toma de decisiones de un agente, permitiéndole aprender a maximizar recompensas a través de la interacción con su entorno. La función de satisfacción puede ser vista como un criterio que mide el rendimiento de un modelo en relación con sus metas, proporcionando un marco para la optimización. En la optimización de modelos, esta función se convierte en un objetivo que se busca maximizar o minimizar, dependiendo del contexto. Su diseño es crucial, ya que debe capturar de manera efectiva las preferencias y restricciones del problema en cuestión. La función de satisfacción no solo se limita a la evaluación de resultados, sino que también influye en el comportamiento del sistema, ya que las decisiones tomadas por el agente o el modelo están directamente relacionadas con los valores asignados por esta función. En resumen, la función de satisfacción es un componente esencial en la formulación y resolución de problemas complejos, ya que permite cuantificar el éxito de las soluciones propuestas en función de los objetivos deseados.
