Metadata-Version: 2.4
Name: algoritmos_geneticos_DG_PV
Version: 0.1.0
Summary: Librería de algoritmos genéticos en español.
Home-page: https://github.com/oxgerrero/algoritmos_geneticos_DG_PV
Author: David Gomez - Paula Vera
Author-email: davidleonardogomez@ucundinamarca.edu.co
Project-URL: Documentación, https://github.com/oxgerrero/algoritmos_geneticos_DG_PV
Project-URL: Código fuente, https://github.com/oxgerrero/algoritmos_geneticos_DG_PV
Project-URL: Reportar errores, https://github.com/oxgerrero/algoritmos_geneticos_DG_PV/issues
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Natural Language :: Spanish
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Requires-Python: >=3.11.8
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
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Dynamic: project-url
Dynamic: requires-python
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# 🧬 algoritmos_geneticos_col

**Una librería de algoritmos genéticos modular y parametrizable, diseñada en español latino colombiano.**  
Ideal para optimización, inteligencia artificial evolutiva, proyectos de investigación y educación.

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## 🚀 Características principales

- 📚 Métodos de selección: **Ruleta**, **Torneo**, **Aleatorio**.
- 🔀 Métodos de cruce: **Un punto**, **Dos puntos**, **Uniforme**.
- 🧬 Métodos de mutación: **Básica** y **Aleatoria**.
- 🔄 Métodos de reemplazo: **Generacional** y **Elitismo**.
- 🎯 Totalmente **parametrizable** (tamaño de población, tasa de cruce, tasa de mutación, generaciones, etc.).
- 🛠️ Código limpio, documentado y en **español latino**.

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## 📦 Instalación

Una vez esté publicada en PyPI:

```bash
pip install algoritmos_geneticos_col
```

Por ahora, si deseas instalar localmente:

```bash
pip install .
```
Desde la raíz del proyecto donde está el `setup.py`.

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## 🛠️ Ejemplo de uso básico

```python
from algoritmos_geneticos_col.genetico import AlgoritmoGenetico

# Definir función de aptitud (fitness)
def aptitud(individuo):
    return sum(individuo)  # Ejemplo simple: maximizar n煤mero de 1s

# Inicializar el algoritmo
algoritmo = AlgoritmoGenetico(
    tama帽o_poblacion=20,
    num_generaciones=50,
    funcion_fitness=aptitud,
    metodo_seleccion='torneo',
    metodo_cruce='un_punto',
    metodo_mutacion='basica',
    metodo_reemplazo='elitismo',
    probabilidad_cruce=0.8,
    probabilidad_mutacion=0.05
)

# Inicializar población (genomas de 10 genes)
algoritmo.inicializar_poblacion(tama帽o_genoma=10)

# Evolucionar
algoritmo.evolucionar()

# Mostrar mejor individuo
mejor, puntuacion = algoritmo.obtener_mejor_individuo()
print(f"Mejor individuo: {mejor}, Aptitud: {puntuacion}")
```

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## 📋 Documentación

- 📋 [Documentación completa](https://github.com/oxgerrero/algoritmos_geneticos_DG_PV/wiki) (en construcción).
- Código comentado directamente en cada módulo.
- Compatible con generación de documentación automática (`Sphinx`, `MkDocs`).

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## 📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la **Licencia MIT**.  
Libre para uso, modificación y distribución con atribución.

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## 🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas!  
Puedes proponer mejoras, corregir errores o sugerir nuevos métodos evolutivos.

1. Haz un **fork** del proyecto.
2. Crea una **rama** (`git checkout -b mejora-nueva`).
3. Haz **commit** a tus cambios (`git commit -am 'nueva mejora'`).
4. Haz **push** (`git push origin mejora-nueva`).
5. Abre un **pull request**.

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## 👨‍💻 Autor

- **David Gomez** - [GitHub](https://github.com/oxgerrero/)
- **Paula Vera** - [GitHub](https://github.com/paulav14/)
 
