Descripción: El Q-Learning Dual es una extensión del Q-learning que mantiene dos estimaciones de valor Q separadas. Esta técnica se utiliza en el ámbito del aprendizaje por refuerzo, donde un agente aprende a tomar decisiones óptimas a través de la interacción con un entorno. A diferencia del Q-learning tradicional, que utiliza una única tabla de valores Q para representar la calidad de las acciones en cada estado, el Q-Learning Dual introduce dos tablas: una para las acciones que se eligen y otra para las acciones que no se eligen. Esta separación permite al agente tener una mejor representación de la incertidumbre y la variabilidad en las estimaciones de valor, lo que puede conducir a una convergencia más rápida y a una mejor exploración del espacio de acciones. Además, el uso de dos estimaciones ayuda a mitigar el problema de la sobreestimación de los valores Q, un fenómeno común en el aprendizaje por refuerzo que puede llevar a decisiones subóptimas. En resumen, el Q-Learning Dual mejora la robustez y la eficiencia del aprendizaje en entornos complejos, proporcionando un enfoque más equilibrado para la toma de decisiones en situaciones inciertas.
