Reinforcement Learning with Probabilistic Boolean Network Models of Smart Grid Devices

Artículo académico que presenta la aplicación de un método de modelado complejo-adaptativo y autoorganizado, junto con Redes Booleanas Probabilísticas (PBN, por sus siglas en inglés), como una vía para comprender la dinámica de los dispositivos de redes inteligentes y modelar y caracterizar su comportamiento. Este trabajo demuestra que las PBN son equivalentes al ciclo estándar de Aprendizaje por Refuerzo, en el cual el agente o modelo interactúa con su entorno y recibe retroalimentación en forma de señal de recompensa.