JDlibreria

JDlibreria es una librería de ejemplo en Python que incluye funciones para optimización, geometría solar y algoritmos genéticos básicos. Este módulo puede ser utilizado como base para experimentar con algoritmos evolutivos aplicados al diseño de paneles solares.

📁 Contenido del módulo

El archivo Funciones.py incluye funciones organizadas en las siguientes categorías:

🔧 Funciones de Optimización

• funcion_objetivo(x)
  Calcula el valor de x². Es una función de prueba comúnmente usada en algoritmos de optimización para minimizar.

• crear_individuo(valor_min, valor_max)
  Genera un número aleatorio dentro de un rango dado. Representa un "individuo" en un algoritmo genético.

• crear_poblacion(tamano, valor_min, valor_max)
  Crea una lista de individuos aleatorios dentro de un rango, simulando una población inicial.

☀️ Funciones de Geometría Solar

• calcular_Hmin(latitud, invierno)
  Calcula el ángulo mínimo de altura solar (Hmin) en base a la latitud y la inclinación solar en invierno.

• calcular_DM(B, beta_grados, latitud, invierno)
  Calcula la distancia mínima (DM) entre paneles solares basada en el ancho de los paneles (B), su inclinación (beta), y la ubicación geográfica.

🧬 Algoritmos Genéticos

• fitness(beta_array, B, latitud, invierno)
  Evalúa la función de aptitud para un array de ángulos de inclinación (beta) con base en la distancia mínima entre paneles. Devuelve valores negativos de DM para aplicar técnicas de maximización.

• seleccion_torneo_binario(poblacion, aptitudes)
  Implementa un torneo binario para seleccionar los mejores individuos de la población según sus aptitudes.

👥 Autores

Jorge Ivan Salazar Gomez
David Ricardo Contreras Espinosa
Machine Learning y Algoritmos Genéticos – Universidad de Cundinamarca

🚀 Requisitos

• Python 3.6 o superior
• numpy

Instalación de dependencias:

pip install numpy