Iteración de valor aproximada offline: Un enfoque de aprendizaje por refuerzo para el despliegue de constelaciones de satélites

Resumen del corpus

Se presenta un enfoque basado en aprendizaje por refuerzo para optimizar el despliegue de constelaciones de satélites tipo Walker, considerando incertidumbres como fallos de lanzamiento y mal funcionamiento de satélites. El método utiliza iteración de valor aproximada offline para reducir los requisitos computacionales y de memoria al encontrar políticas de despliegue óptimas. Los resultados preliminares indican que los tiempos y costos de despliegue son inferiores a los de métodos basados en horizonte rodante.