Descripción: Una política no determinista en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere a un enfoque que asigna una distribución de probabilidad sobre las acciones posibles que un agente puede tomar en un estado dado. A diferencia de una política determinista, que elige una acción específica para cada estado, la política no determinista permite que el agente explore diferentes acciones con cierta aleatoriedad. Esto es crucial en entornos donde la exploración es necesaria para descubrir estrategias óptimas. La aleatoriedad en la selección de acciones ayuda a evitar que el agente se quede atrapado en soluciones subóptimas, fomentando una exploración más amplia del espacio de soluciones. Las políticas no deterministas son especialmente útiles en situaciones donde el entorno es dinámico o incierto, ya que permiten al agente adaptarse a cambios y aprender de experiencias pasadas. En resumen, este tipo de política es fundamental para el aprendizaje efectivo en entornos complejos, donde la variabilidad y la incertidumbre son la norma.
