Descripción: La optimización dinámica se refiere al proceso de ajustar continuamente las estrategias para optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo. En el contexto de sistemas adaptativos, este concepto se vuelve crucial, ya que los agentes deben aprender a tomar decisiones en entornos cambiantes y a menudo inciertos. La optimización dinámica implica la adaptación de las políticas de acción del agente en función de la retroalimentación recibida del entorno, lo que permite mejorar su rendimiento en tareas específicas. Este enfoque se basa en la idea de que las condiciones del entorno pueden variar, y por lo tanto, las estrategias que funcionan en un momento dado pueden no ser efectivas más adelante. A través de la exploración y explotación, los agentes pueden descubrir nuevas estrategias que maximicen las recompensas a largo plazo. La optimización dinámica también se relaciona con el concepto de aprendizaje continuo, donde el agente no solo se entrena en un conjunto de datos estático, sino que se adapta a nuevas experiencias y cambios en el entorno. Este proceso es fundamental para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que puedan operar de manera efectiva en situaciones del mundo real, donde la variabilidad y la incertidumbre son la norma.
