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🚦 Optimizador de Semáforos — Q-Learning en Vivo

Observa un agente real de Q-learning tabular aprender una política de temporización de semáforos mediante prueba y recompensa, reduciendo el tiempo de espera simulado en una intersección a medida que su tabla Q converge a lo largo de los episodios.

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