Para obtener la política de turbinamiento óptima y robusta a la vez, vamos a hacer lo siguiente:

1. Tomar aleatoriamente N series de tiempo de los caudales, sacados de las 10.000 muestras que están generadas
2. Obtener las N políticas de turbinamiento óptimas para cada una de las series de caudales.
3. Realizar M simulaciones con cada N política encontrada
4. Determinar la Probabilidad de la  robustez de cada política de  turbinamiento N ,  (veces que no viola restricciones / M)

En nuestros primeros experimentos determinamos que cada política N, solo satisface a la serie de caudal que representa y para todas las demás series viola alrededor de 50 veces la restricción.

Es decir, si N=10 y M=10. La probabilidad de robustez es de 10%.

Y si N=10 y M=10000. La probabilidad de robustez es de 0.01%.

Al realizar las optimizaciones iterativas fue notorio un ERROR que teníamos en la implementación (una lectura repetitiva del archivo de los caudales en cada generación) al corregirlo, los tiempos de ejecución quedaron 20 a 30 minutos