集団数 m の増加は重要です。集団数 m を増やすことで多様性と安定性を向上させる効果が期待されます。具体的に言えば、
多様性: 集団内で異なるモデル（パラメータ）を保持することで探索範囲全体をカバーし易くなります。
安定性: 多くのモデル間で平均化された推測値（perturbed estimates）を使用することで不確実性低減及び汎用化能力向上効果も期待されます。
逆に集団数 m の成長率低下では以下問題発生可能：
過学習リスク: モデル間相関度高まり適切探索行動取得阻害
未知領域探索限界：十分広範領域カバー不可
したがって，最適設計目指す際，集群サイズm拡大必要であろう．