Descripción: La función potencial es un concepto fundamental en el ámbito del aprendizaje por refuerzo, que se utiliza para definir el potencial de los estados en un entorno dado. Esta función asigna un valor a cada estado, representando la ‘atractividad’ o ‘utilidad’ de ese estado en relación con la tarea que se está llevando a cabo. En términos simples, un estado con un alto potencial es más deseable y puede guiar a un agente hacia decisiones más efectivas. La función potencial se basa en la idea de que ciertos estados son más beneficiosos que otros, lo que permite a los algoritmos de aprendizaje por refuerzo optimizar su comportamiento a lo largo del tiempo. Esta función se puede implementar de diversas maneras, incluyendo métodos basados en la teoría de juegos y redes neuronales, y es crucial para el desarrollo de estrategias de aprendizaje eficientes. En el contexto del aprendizaje automático, la función potencial también puede ser utilizada para modelar el comportamiento de sistemas complejos, facilitando la toma de decisiones en entornos dinámicos. En resumen, la función potencial es una herramienta clave que permite a los agentes de aprendizaje por refuerzo evaluar y seleccionar acciones basadas en la calidad de los estados en los que se encuentran.
