Descripción: La política fija en el aprendizaje por refuerzo se refiere a un conjunto de decisiones o acciones que un agente sigue de manera constante y que no se modifica a lo largo del tiempo. En este contexto, una política es una estrategia que define cómo un agente debe actuar en un entorno determinado, basándose en el estado actual del mismo. La característica principal de una política fija es su inmutabilidad; es decir, el agente no ajusta su comportamiento en función de la retroalimentación que recibe del entorno. Esto contrasta con las políticas adaptativas, donde el agente puede aprender y modificar su estrategia en función de la experiencia acumulada. La política fija puede ser útil en situaciones donde se requiere un comportamiento predecible o cuando se está probando un algoritmo en un entorno controlado. Sin embargo, su rigidez puede limitar la capacidad del agente para optimizar su rendimiento en entornos dinámicos, donde las condiciones pueden cambiar y se requiere flexibilidad. En resumen, la política fija es un concepto fundamental en el aprendizaje por refuerzo que establece un marco de referencia para la toma de decisiones del agente, aunque su aplicación puede ser limitada en escenarios más complejos.
