Descripción: Un modelo dinámico en el aprendizaje por refuerzo es un enfoque que se utiliza para predecir el siguiente estado y la recompensa que se obtendrá al tomar una acción específica en un estado dado. Este tipo de modelo se basa en la idea de que el entorno en el que opera un agente de aprendizaje por refuerzo puede ser representado de manera matemática, permitiendo al agente anticipar las consecuencias de sus acciones. Los modelos dinámicos son fundamentales para la toma de decisiones, ya que permiten al agente planificar y optimizar su comportamiento a lo largo del tiempo. A través de la construcción de un modelo que captura la dinámica del entorno, el agente puede simular diferentes escenarios y evaluar cuál acción maximiza la recompensa esperada. Este enfoque es especialmente útil en entornos complejos donde las interacciones son no lineales y las recompensas pueden ser diferidas. Los modelos dinámicos pueden ser deterministas o estocásticos, dependiendo de si las transiciones entre estados son predecibles o están sujetas a variabilidad. En resumen, los modelos dinámicos son herramientas poderosas que permiten a los agentes de aprendizaje por refuerzo aprender de manera más eficiente y efectiva al proporcionar una estructura para entender y anticipar el comportamiento del entorno.
