Aplicaciones de algoritmos de aprendizaje reforzado profundo: una revisión sistemática de la literatura

• Autor: Benel Ramirez, Sara Maria
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/4948
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/4948
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos computacionales; Aprendizaje; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

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.