Descripción: Max-Q es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo jerárquico que se centra en descomponer la función de valor en componentes más pequeños y manejables. Este enfoque permite a los agentes de aprendizaje por refuerzo abordar problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más simples, facilitando así la toma de decisiones en entornos con múltiples niveles de abstracción. La idea central detrás de Max-Q es que, al descomponer la función de valor, se pueden aprender políticas más efectivas y eficientes, ya que cada componente puede ser optimizado de manera independiente. Esto no solo mejora la eficiencia del aprendizaje, sino que también permite una mejor generalización en situaciones no vistas. Max-Q se basa en la premisa de que los problemas complejos pueden ser abordados de manera más efectiva si se estructuran jerárquicamente, lo que permite a los agentes aprender a través de la experiencia acumulada en diferentes niveles de la jerarquía. Este enfoque ha demostrado ser particularmente útil en aplicaciones donde las decisiones deben tomarse en múltiples etapas o donde las acciones tienen efectos a largo plazo, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el campo del aprendizaje por refuerzo.
