Avance 0.3

Condiciones:
Se han establecido 3 estados. Estudiantes activos, aspirantes y personas indiferentes = {2,1,0} respectivamente

Queremos desarrollar el aplicativo de la siguiente forma:

• Una módulo que se encargue de modelar (apartir de una regla cifrada como un digito) el comportamiento del AC con una regla que es obtenida como parametro de entrada del modulo, esta regla se constituye como el individuo a evolucionar.

• Una módulo se encargará de desarrollar el mejor individuo (reglas locales) y determinar su aptitud (teniendo en cuenta los datos sumnistrados por Adminiciones y registros) con el modulo (1) .
  

Nuestras primeras observaciones:

• La desventaja de hacer esta practica con AC y no con RNA es que los AC no generalizan situaciones (es decir dar solucion parcial) con una mayor velocidad*.

• La ventaja principal de AC radica en su capacidad de generar una semantica de la situacion a modelar, por ejemplo podriamos encontrar relaciones como las siguientes: Un estudiante dejaria de estudiar si tiene una cantidad N de personas no interesadas (a lo mejor ocurre lo ocurre en la costa y se desmotiva a seguir estudiando) ó que un aspirante se convierte en estudiante si el número de estudiante es lo suficientemente grande como para motivarlo.
• De la literatura observada y de los calculos prelimires se ha llegado a una conclucion muy particular; La computacion actual no es lo suficientemente apta para desarrollar modelos computacionales basados en el desarrollo de elementos masivos y paralelos, esto ha de ser tema a tratar en el articulo.