Población vs Simulaciones

 Una de las preguntas importantes en una simulación es si el tamaño de la población de la simulación es adecuado o deben realizarse más simulaciones. Si estamos evaluando como resultado el rendimiento de una especie, o si se obtiene la mejor especie de la simulación, veremos que es más conveniente con dos ejemplos simples, basados en la variable tamaño de población T, y numero de simulaciones N. La población mínima es de 3 individuos y la máxima de 30, las simulaciones irán desde 1 a 10, que necesitará la misma capacidad de cómputo.

T(población)	N(simulaciones)	Rate(puntaje)	Time(duración minutos)
3	10	2004.95	4:40
5	6	2014	4:50
6	5	2049	4:40
10	3	2065	4:32
30	1	1862	4:51

Como se puede observar en la tabla anterior, los tiempos de cómputo son muy similares, pero al poder realizar más simulaciones estamos seguros que el mejor rendimiento es un promedio o que se ha estudiado diferentes ramas del arbol genetico con diferentes resultados y todos los caminos convergen.

Nos pararemos en el número de 5 simulaciones que parece ser un buen promedio. Y ahora estudiaremos el rendimiento, cambiando en número de generaciones y población. con una población de 6 y 600 generaciones,  será nuestro punto de partida.

T(población)	G(Generaciones)	Rate(puntaje)	Time(duración minutos)
6	600	2049	4:40
4	900	1942	4:45
3	1200	1880	4:50
8	450	2055	4:35

Con esto podemos decir y concluir que el número de simulaciones, generaciones y población son variables que ajustan el tiempo de una simulación. Pero siempre que se trate de una simulación de adaptación, en caso de que haya aprendizaje, debería mostrarse cambios importantes en el Rate(puntaje), que por lo visto no se ven acá. Por lo que podemos concluir que no hay aprendizaje inteligente sinó una adaptación aleatoria en este esquema.de una capa de 5 neuronas, probaremos agregando más capas internas para ver resultados diferentes. ¿Cambia la velocidad de cómputo agregando más neuronas?

T(población)	Neuronas	Rate(puntaje)	Time(duración minutos)
6	600	[5]	4:40
6	[5,5]	1789	4:30
6	[5,5,5]	1691	5:00
6	[5,5,5,5]	1189	6:40
6	[10]	2210	4:30
6	[15]	2003	8:00
6	[20]	1886	12:30
6	[3,2]	2099	3:30
6	[2,3]	1421	3:30
6	[3]	1970	2:25
6	[2]	1715	2:15
6(duplicate generations)	[2]	2183	7:14

Como se puede ver la cantidad de neuronas no afecta demasiado la capacidad de cómputo, pero si tenemos un menor rendimiento a medida que aumenta la profundidad, claramente es encadenar el mismo problema.