Descripción: Una política no estacionaria en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere a una estrategia que evoluciona y se adapta con el tiempo, en lugar de permanecer fija. Esto significa que las decisiones tomadas por un agente en un entorno dinámico pueden cambiar en función de la experiencia acumulada y de las variaciones en el entorno. Las políticas no estacionarias son cruciales en situaciones donde las condiciones del entorno pueden variar, lo que requiere que el agente ajuste su comportamiento para maximizar la recompensa a largo plazo. Esta adaptabilidad permite a los agentes aprender de sus interacciones y mejorar su rendimiento a medida que obtienen más información. Las políticas no estacionarias pueden ser implementadas a través de técnicas como el aprendizaje en línea, donde el agente actualiza continuamente su conocimiento y toma decisiones basadas en la información más reciente. En resumen, una política no estacionaria es fundamental para el aprendizaje efectivo en entornos complejos y cambiantes, ya que permite a los agentes responder de manera flexible a nuevas situaciones y desafíos.
