Hamilton-Jacobi-Bellman en RL y modelos de difusión: claves prácticas
La ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman en el aprendizaje por refuerzoLa ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) es un pilar fundamental en el campo del control óptimo y el aprendizaje por refuerzo (RL) en tiempo continuo. Esta ecuación describe cómo optimizar decisiones en sistemas dinámicos bajo incertidumbre, siendo clave tanto para la teoría de RL clásica como para nuevas …









