Aprendizaje en agentes con mecanismos de selección de acción basados en redes de comportamiento

Uno de los temas de mayor importancia en la Inteligencia Artificial es el referente a la toma de decisiones que debe realizar un agente autónomo, para decidir que hacer o como comportarse en cada momento de su existencia. Esto es conocido como el problema de la selección de acción, y ha sido ampliamente estudiado; en el presente trabajo se enfrenta la selección de acción mediante la interacción de dos procesos: un mecanismo de selección conocido como Redes de Comporta-miento [Mae89, Mae90a, Mae90b] y un aprendizaje de políticas de acción por Reforzamiento [Kae93, SyB98]