Descripción: Una transición determinista es un concepto fundamental en el aprendizaje por refuerzo que se refiere a una situación en la que el siguiente estado de un sistema está completamente determinado por el estado actual y la acción que se toma. En este contexto, no hay incertidumbre ni aleatoriedad involucrada; es decir, si se conoce el estado actual y la acción elegida, se puede predecir con certeza cuál será el siguiente estado. Este tipo de transición es crucial para la formulación de modelos y algoritmos en aprendizaje por refuerzo, ya que simplifica el proceso de toma de decisiones y permite a los agentes aprender de manera más eficiente. Las transiciones deterministas son características de entornos donde las reglas son fijas y predecibles, lo que facilita la planificación y la optimización de estrategias. En contraste, en entornos estocásticos, el resultado de una acción puede variar, lo que introduce un nivel de complejidad adicional en el aprendizaje. La comprensión de las transiciones deterministas es esencial para el diseño de algoritmos que buscan maximizar recompensas en tareas específicas, ya que permite a los agentes construir modelos precisos del entorno en el que operan.
