Algunos de los algoritmos de RL más importantes para aplicaciones empresariales son: 1. Aprendizaje Q profundo (DQN): DQN es un potente algoritmo que puede utilizarse para resolver una gran variedad de problemas. Es especialmente adecuado para problemas en los que el entorno es parcialmente observable. 2. Optimización de la política de regiones de confianza (TRPO): TRPO es un algoritmo robusto que puede utilizarse para resolver problemas con espacios de estado y acción de alta dimensión. 3. optimización de la política proximal (OPP): PPO es un algoritmo más reciente que a menudo se considera el algoritmo más moderno para RL. Es especialmente adecuado para problemas con espacios de acción continuos. 4. Ventaja asíncrona Actor-Crítico (A3C): A3C proporciona estabilidad y generalización a través de diferentes tareas y entornos mediante una arquitectura actor-crítica. Ofrece paralelización para una convergencia más rápida y una mejor exploración en el aprendizaje por refuerzo.