lib-rr 0.2.2

A test library

lib_rr

lib_rr es una librería de Python diseñada para facilitar la experimentación con algoritmos genéticos, especialmente aplicada a la optimización del ángulo de inclinación de paneles solares y el cálculo de la distancia mínima (DM) entre ellos.

Esta herramienta está pensada para estudiantes, investigadores o desarrolladores interesados en la eficiencia energética y la aplicación de algoritmos evolutivos.

A continuación encontraras la documentación de la libreria, y al final podras ver dos imagenes como ejemplos:

1. Ejemplo para utilizar la libreria desde Google Colab y acceder a los metodos de las Funciones.

2. Ejemplo para utilizar la libreria desde Google Colab y utilizar el algoritmo genetico.

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👥 Autores

Jorge Andrés Rodríguez Castaño
Carlos Andrés Ramos García
Machine Learning y Algoritmos Genéticos – Universidad de Cundinamarca

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🚀 Características principales

• 🧬 Implementación de un algoritmo genético adaptativo.
• 🌞 Optimización del ángulo óptimo de inclinación para paneles solares según latitud.
• 📏 Cálculo automático de la distancia mínima (DM) entre paneles solares para evitar sombras.
• 🔄 Funciones auxiliares para generación de individuos y poblaciones.
• 🧩 Código modular y reutilizable.

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📦 Instalación

Instálala fácilmente desde PyPI:

pip install lib_rr

from lib_rr import Funciones, algoritmo_genetico

🔧 Funcionalidades del módulo Funciones.py
Este módulo contiene funciones auxiliares fundamentales para el algoritmo genético, enfocadas en la creación de individuos, evaluación de aptitud y cálculos solares.

funcion_objetivo(x)
Calcula una función cuadrática simple 

![Función objetivo](images/fObjetivo.png)

  usada como ejemplo de optimización.

Parámetros:
x (float): valor de entrada.

Retorna:
(float) resultado de aplicar la función cuadrática.

crear_individuo(valor_min, valor_max)
Genera un valor aleatorio dentro de un rango dado. Representa un individuo de la población.

Parámetros:
valor_min (float): límite inferior.
valor_max (float): límite superior.

Retorna:
(float) individuo aleatorio generado.

crear_poblacion(tamano, valor_min, valor_max)
Crea una lista de individuos aleatorios que conforman una población inicial.

Parámetros:
tamano (int): número de individuos.
valor_min (float): valor mínimo por individuo.
valor_max (float): valor máximo por individuo.

Retorna:
(list[float]) población generada aleatoriamente.

calcular_Hmin(latitud, invierno)
Calcula el ángulo mínimo de altura solar (Hmin) considerando la latitud y condiciones invernales.

Parámetros:
latitud (float): ubicación geográfica.
invierno (float): corrección por estación invernal (en grados).

Retorna:
(float) ángulo solar mínimo.

calcular_DM(B, beta_grados, latitud, invierno)
Calcula la distancia mínima entre paneles solares para evitar sombras.

Parámetros:
B (float): longitud del panel (m).
beta_grados (float): ángulo de inclinación del panel (°).
latitud (float): ubicación (°).
invierno (float): corrección por invierno (°).

Retorna:
(float) distancia mínima entre paneles (m).

fitness(beta_array, B, latitud, invierno)
Evalúa qué tan buenos son los ángulos beta en función de la distancia mínima obtenida.

Parámetros:
beta_array (list[float]): lista de ángulos a evaluar.
B (float): longitud del panel (m).
latitud (float): ubicación (°).
invierno (float): corrección estacional (°).

Retorna:
np.ndarray con la aptitud negativa de cada ángulo beta.

🤖 Funcionalidades del módulo algoritmo_genetico.py
Este módulo implementa el núcleo del algoritmo genético adaptativo utilizado para optimizar el ángulo de inclinación de los paneles solares. También incluye funciones clave para cálculos solares y evaluación de aptitud.

calcular_Hmin(latitud, invierno)
Calcula el ángulo mínimo de altura solar (Hmin) durante el invierno, utilizado en el cálculo de distancia mínima.

Parámetros:
latitud (float): latitud geográfica (°).
invierno (float): corrección por invierno (°).

Retorna:
(float) ángulo solar mínimo.

calcular_DM(B, beta_grados, latitud, invierno)
Calcula la distancia mínima entre paneles solares, en función de la latitud y el ángulo de inclinación (beta).

Parámetros:
B (float): longitud del panel solar (m).
beta_grados (float): ángulo de inclinación del panel (°).
latitud (float): latitud geográfica (°).
invierno (float): corrección estacional por invierno (°).

Retorna:
(float) distancia mínima (m) entre paneles.

fitness(beta_array, B, latitud, invierno)
Evalúa la aptitud de cada ángulo beta calculando la distancia mínima entre paneles. Entre menor la distancia, mejor la aptitud (negativa para facilitar la maximización).

Parámetros:
beta_array (list[float] o np.ndarray): lista de ángulos a evaluar.
B (float): longitud del panel solar.
latitud (float): latitud geográfica.
invierno (float): corrección estacional.

Retorna:
np.ndarray con los valores de aptitud (negativos).

ejecutar_algoritmo_genetico(tam_poblacion, ngen, p_cruce, p_mutacion, B, latitud, invierno)
Ejecuta un algoritmo genético adaptativo para encontrar el mejor ángulo de inclinación beta que minimiza la distancia entre paneles solares, dadas ciertas condiciones.

Parámetros:
tam_poblacion (int): tamaño de la población.
ngen (int): número de generaciones.
p_cruce (float): probabilidad de cruce entre individuos.
p_mutacion (float): probabilidad de mutación.
B (float): longitud del panel solar.
latitud (float): latitud geográfica.
invierno (float): corrección por estación invernal.

Retorna:

mejor_beta (float): ángulo de inclinación óptimo (°).

mejor_DM (float): distancia mínima alcanzada (m).

mejores (list[float]): historial del mejor fitness por generación.

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## 📷 Ejemplos de uso

A continuación, se presentan tres ejemplos visuales del uso de la librería:

![Ejemplo 1: Uso de funciones auxiliares](images/ejemplo1.png)
![Ejemplo 2: Ejecución del algoritmo genético](images/ejemplo2.png)
![Ejemplo 3: Resultados visuales del proceso](images/ejemplo3.png)

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