Tesis
Aplicaciones de algoritmos de aprendizaje reforzado profundo: una revisión sistemática de la literatura
Fecha
2022Autor
Benel Ramirez, Sara Maria
Reyes Burgos, Karla Cecilia
Resumen
El objetivo de este estudio es realizar un análisis sistemático de las aplicaciones que se da a los algoritmos de aprendizaje reforzado profundo para identificar cuales están siendo utilizados actualmente y para qué. Con el fin de alcanzar este propósito, se ha realizado una revisión sistemática de los artículos de investigación que resultaron de la búsqueda, y el filtrado, en las bases de datos ScienceDirect, IEEE Xplore y ProQuest. Inicialmente se obtuvieron 926 artículos de los cuales solo 8 pasaron todos los filtros establecidos. Después de su lectura se logró identificar cinco algoritmos los cuales fueron empleados en los sectores de redes, planeamiento de rutas, programación de trabajos y administración de carga. Finalmente, en esta revisión, estos algoritmos demuestran ser de mucha utilidad y tener la capacidad de brindar solución a diversos problemas; y por esta razón se espera que se sigan investigando formas de aplicar estos algoritmos.