Data sources, instruments and analysis

5.3.3.6 Discusión de los resultados de la comparación de rendimiento de ambas arquitecturas (SARp y SARr)

De los resultados obtenidos de la comparación de rendimiento sobre la base de la cantidad promedio de ciclos exitosos obtenidos a lo largo del tiempo de experimentación por parte del sistema autónomo de robot con planificador (SARp) y del sistema autónomo de robot con ranking (SARr), se concluye que el SARr obtuvo el mayor rendimiento en todas las configuraciones de métodos experimentadas. Se observa que en ambas arquitecturas aplicando colaboración se obtiene una mayor cantidad de ciclos exitosos en comparación con la base de un SARp o SARr neutros, sin embargo la combinación de mutación y colaboración sostiene el crecimiento de la cantidad de ciclos exitosos a lo largo del tiempo en ambas arquitecturas evitando

las tendencias de amesetamiento de ciclos exitosos. Finalmente los mejores resultados para ambas arquitectura surgen de la combinación de la colaboración con el intercambio y la mutación.

Esto sostiene la hipótesis de que con independencia de la arquitectura empleada la colaboración produce una mayor aceleración en el aprendizaje de un SAR, aumentando el SAR receptor su rendimiento en materia de cantidad de ciclos exitosos a lo largo del tiempo.

También se sostiene la hipótesis que la colaboración en combinación con los métodos de mutación e intercambio produce la mayor aceleración en el aprendizaje de un SAR, aumentando el SAR receptor su rendimiento en materia de cantidad de ciclos exitosos a lo largo del tiempo.

5.3.4. Relación entre cantidad de teorías, cantidad de planes

y cantidad de ciclos cuando éstos son exitosos

Se presentan para un SARp configurado con los métodos de SPMIC, los resultados alcanzados en materia de correlación (aplicando un análisis parametrito con coeficiente de correlación de Pearson) entre cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de teorías exitosas (CTE) en la subsección 5.3.4.1, entre cantidad de ciclos exitosos (CCE) y cantidad teorías exitosas (CTE) en la subsección 5.3.4.2 y entre cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de ciclos exitosos (CCE) en la subsección 5.3.4.3. Se presentan para un SARr configurado con los métodos de SMIC, los resultados alcanzados en materia de correlación entre cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de teorías exitosas (CTE) en la subsección 5.3.4.4, entre cantidad de ciclos exitosos (CCE) y cantidad teorías exitosas (CTE) en la subsección 5.3.4.5 y entre cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de ciclos exitosos (CCE) en la subsección 5.3.4.6, en la sección 5.3.4.7 se presenta un análisis complementario no paramétrico aplicando Spearman.

Para ambos tipos de SARs se optó por la configuración más completa de métodos a fin de observar los resultados de la correlación en presencia de una mayor diversidad de métodos aplicados por el SAR. En este orden se realizó un análisis paramétrico bajo las pruebas estadísticas aplicando el coeficiente de correlación de Pearson “r” (prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o razón). Se aplicó este análisis en la relación entre los valores promedio de dos variables (CPE-CTE, CCE-CTE, CPE-CCE) medidas en intervalos de veinte ciclos. En todos los casos el coeficiente es significativo en 0,05 (95 % de

confianza en que la correlación es verdadera y 5 % de probabilidad de

error).Finalmente se determinó la varianza de factores comunes (r2)

con el objetivo de determinar el porcentaje de variación de una variable debido a la variación de la otra y viceversa. Para obtener los

resultados de r y r2 se aplicó la herramienta XLSTAT 2010.5.02.

5.3.4.1 Cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de teorías exitosas (CTE) para un SARp

El resultado de la correlación entre cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de teorías exitosas (CTE) arrojó un valor del coeficiente de Pearson r = 0,930 lo que indica una correlación positiva muy fuerte entre CTE y CPE. El coeficiente es significativo al nivel de 0,05. El valor de la

varianza de factores comunes es r2 = 0,865 (% de variación de una

variable debido a la variación de la otra variable y viceversa), la CTE constituye el 86% de la variación de la CPE y viceversa. Se presenta en la gráfica 5-31 la representación obtenida a partir de ambas variables.

Correlacion CPE-CTE 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 430 440 450 460 470 480 490 500 CTE CP E

Gráfica 5.31 Relación entre cantidad de planes exitoso y cantidad de teorías exitosas.

Los resultados, sin considerar los pares de valores donde CTE se

mantiene constante, son: Pearson r = 0,933 y r2 = 0,870, por lo que no

se observan mayores diferencias. En la sección N-8.1 del Anexo N “Soporte Digital” se adjuntan los resultados obtenidos.

5.3.4.2 Cantidad de ciclos exitosos (CCE) y cantidad de teorías exitosas (CTE) para un SARp

El resultado de la correlación entre cantidad de ciclos exitosos (CCE) y cantidad de teorías exitosas (CTE) arrojó un valor del coeficiente de

Pearson r = 0,963 lo que indica una correlación positiva muy fuerte entre CCE y CTE. El coeficiente es significativo al nivel de 0,05. El

valor de la varianza de factores comunes es r2 = 0,927369 (% de

variación de una variable debido a la variación de la otra variable y viceversa), la CTE constituye el 93% de la variación de la CCE y viceversa. Se presenta en la gráfica 5-32 la representación obtenida a partir de ambas variables. Los resultados, sin considerar los pares de

valores donde CTE se mantiene constante, son: Pearson r = 0,965 y r2

= 0,932, por lo que no se observan mayores diferencias. En la sección N-8.2 del Anexo N “Soporte Digital” se adjuntan los resultados obtenidos. Correlacion CCE-CTE 0 50 100 150 200 250 430 440 450 460 470 480 490 500 CTE CC E  

Gráfica 5.32 Relación entre cantidad de ciclos exitoso y cantidad de teorías exitosas

5.3.4.3 Cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de ciclos exitosos (CCE) para un SARp

El resultado de la correlación entre cantidad de ciclos exitosos (CCE) y cantidad de planes exitosos (CPE) arrojó un valor del coeficiente de

Pearson r = 0,994 lo que indica una correlación positiva muy fuerte

entre CCE y CPE. El coeficiente es significativo al nivel de 0,05. El

valor de la varianza de factores comunes es r2 = 0,988036 (% de

variación de una variable debido a la variación de la otra variable y viceversa), la CCE constituye el 99% de la variación de la CPE y viceversa. Se presenta en la gráfica 5-33, la representación obtenida a partir de ambas variables. En la sección N-8.3 del Anexo N “Soporte Digital” se adjuntan los resultados obtenidos.

Gráfica 5.33 Relación entre cantidad de cantidad de planes exitosos y ciclos exitosos. Correlación CPE-CCE 0  20  40  60  80  100 1 CPE 20 140 160 180 200 0 50 100 150 200 250  CCE

5.3.4.4 Cantidad de planes exitosos (CPE) y de cantidad teorías exitosas (CTE) para un SARr

El resultado de la correlación entre cantidad de planes exitosos (CPE) y cantidad de teorías exitosas (CTE) arrojó un valor del coeficiente de

Pearson r = 0,981 lo que indica una correlación positiva muy fuerte

entre CTE y CCE. El coeficiente es significativo al nivel de 0,05. El

valor de la varianza de factores comunes es r2 = 0,962361 (% de

variación de una variable debido a la variación de la otra variable y viceversa), la CTE constituye el 96% de la variación de la CPE y viceversa. Se presenta en la gráfica 5-34, la representación obtenida a partir de ambas variables. Los resultados, sin considerar los pares de

valores donde CTE se mantiene constante, son: Pearson r = 0,991 y r2

= 0,982, por lo que no se observan mayores diferencias. En la sección N-8.4 del Anexo N “Soporte Digital” se adjuntan los resultados obtenidos.

Correlacion CTE-CPE 300 310 320 330 340 350 360 370 0 100 200 300 400 500 600 CPE CT E

Gráfica 5.34 Relación entre cantidad de teorías exitosas y cantidad de planes