{"id":860,"date":"2010-04-14T15:13:31","date_gmt":"2010-04-14T20:13:31","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/duval\/?p=860"},"modified":"2010-04-14T16:59:54","modified_gmt":"2010-04-14T21:59:54","slug":"2010-04-14-resultados-comparativos-de-optimizador-robusto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/duval\/2010\/04\/14\/2010-04-14-resultados-comparativos-de-optimizador-robusto\/","title":{"rendered":"2010-04-14 Resultados comparativos de Optimizador Robusto"},"content":{"rendered":"

Como lo hab\u00eda indicado con anterioridad, realizamos una corrida de nuestros algoritmos usando 100 Muestras y con 100 series de caudales cada una. Pero no supimos que resultados presentar, solo presentamos ciertos datos generados, como las medias de los caudales y una referencia sobre las pol\u00edticas \u00f3ptimas encontradas.
\nAqu\u00ed presentamos un breve resumen de los resultados obtenidos, que nos servir\u00e1n como base para los dem\u00e1s experimentos que realizaremos.
\nSolo graficamos 71 muestras por una falla en la energ\u00eda mientras se ejecutaba durante el fin de semana.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Luego de esto, el objetivo planteado fue el siguiente:<\/p>\n

    \n
  1. Integrar las 3 etapas del algoritmo (generar muestras, obtener \u00f3ptima, buscar robusta)<\/li>\n
  2. De tal forma que podamos variar: El n\u00famero de muestras (M), el tama\u00f1o de cada muestra (N) y de ser necesario el % de aciertos con el que consideramos a una pol\u00edtica como robusta.<\/li>\n
  3. Adem\u00e1s poder ir seleccionando la mejor pol\u00edtica robusta entre las generadas por cada una de las muestras (M), de tal manera que si la \u00d3ptima Media de una muestra no es mejor que la Robusta obtenida hasta el momento es mayor, no buscamos una a partir de esta.<\/li>\n<\/ol>\n

    Para probar el funcionamiento de esta integraci\u00f3n realizamos una ejecuci\u00f3n con M = 10 y N = 100. El % de variaci\u00f3n para buscar la robusta fue de 30% y del 10% el rango para considerar una pol\u00edtica como \u00f3ptima. Estos son los resultados.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    El dato peculiar de este gr\u00e1fico es el que se obtuvo en la primera Muestra. Aunque en un 100% es una pol\u00edtica robusta (no viola ninguna de la series de caudales N), el costo de la Pol\u00edtica \u00d3ptima fue de $500'000.000 y el de la pol\u00edtica robusta de 200'000.000. Lo cual la descarta como una Pol\u00edtica \u00d3ptima y Robusta a la vez.<\/p>\n

    Esto motivo a hacer una revisi\u00f3n detallada de los datos generados por la 1era muestra. Lo \u00fanico que pude notar de diferencia en comparaci\u00f3n con las otras fue que las pol\u00edticas de turbinamiento obtenidas en la pol\u00edtica \u00f3ptima fueron muy bajas, por lo cual el costo se elev\u00f3 tanto.<\/p>\n

    Por el tiempo que se tardo este ensayo (cerca de 3 horas y media) vamos a reducir a la mitad (5.000) el n\u00famero de generaciones usadas para busca las Pol\u00edticas Robustas.<\/p>\n

    Los experimentos posteriores ser\u00e1n realizados variando: M (20 - 40 - 60 - 80 - 100 iteraciones) y N (30 - 100 - 1.000 series).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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