Aproximación estocástica con dos escalas de tiempo en algoritmos Actor-Critic (2021)
Esta tesis profundiza en el algoritmo Actor-Critic de Reinforcement Learning, destacando su capacidad para manejar problemas complejos y de alta dimensión. Se presenta una sólida fundamentación teórica que respalda la convergencia del algoritmo mediante la Aproximación Estocástica con dos escalas de tiempo. Además, se incluye un ejemplo práctico simulado, ilustrando la eficacia y aplicabilidad del algoritmo en escenarios del mundo real, demostrando así su potencial en diversas aplicaciones prácticas.