Descripción: Una política subóptima en el contexto del aprendizaje por refuerzo se refiere a una estrategia o conjunto de acciones que un agente sigue, pero que no maximiza el retorno esperado en comparación con otras políticas disponibles. En otras palabras, aunque el agente puede estar tomando decisiones que le permiten aprender y adaptarse a su entorno, estas decisiones no son las más efectivas para alcanzar el objetivo deseado. Las políticas subóptimas pueden surgir por diversas razones, como la falta de información completa sobre el entorno, la exploración insuficiente de acciones posibles o la presencia de restricciones que limitan las opciones del agente. A menudo, estas políticas pueden ser el resultado de un proceso de aprendizaje en etapas, donde el agente aún no ha convergido hacia la política óptima. Es importante destacar que, aunque una política subóptima puede no ser la mejor opción, puede ser útil en ciertas situaciones, como en entornos dinámicos donde la adaptabilidad es crucial. Además, el estudio de políticas subóptimas es fundamental para entender cómo los agentes pueden mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo, ya que a través de la experiencia y la retroalimentación, pueden ajustar sus estrategias y eventualmente acercarse a una política óptima.
