Update app.py

app.py

@@ -6,7 +6,7 @@ from typing import List
 
 class InputData(BaseModel):
     data: List[float]  # Lista de características numéricas (flotantes)
-
+    puntos: List[int]
 app = FastAPI()
 
 # ------------- algoritmo genetico -------------
@@ -66,11 +66,13 @@ def mutar(individuo, probabilidad_mutacion):
     return individuo
 
 # Función para generar distancias aleatorias entre ciudades y sus coordenadas bidimensionales
-def generar_distancias(num_ciudades):
+def generar_distancias(num_ciudades, puntos_array):
     distancias = [[0] * num_ciudades for _ in range(num_ciudades)]
-    coordenadas = [
-        (random.uniform(0, 100), random.uniform(0, 100)) for _ in range(num_ciudades)
-    ]
+    coordenadas = []
+    
+    for i in range(0, len(puntos_array), 2):
+        if i+1 < len(puntos_array):
+            coordenadas.append((puntos_array[i], puntos_array[i+1]))
 
     for i in range(num_ciudades):
         for j in range(i + 1, num_ciudades):
@@ -116,7 +118,9 @@ async def predict(data: InputData):
         num_individuos = int(input_data[0][1])
         probabilidad_mutacion = float(input_data[0][2])
         num_generaciones = int(input_data[0][3])
-        distancias, coordenadas = generar_distancias(num_ciudades)
+
+        puntos_array = data.puntos
+        distancias, coordenadas = generar_distancias(num_ciudades, puntos_array)
         
         mejor_solucion, mejor_distancia = algoritmo_genetico(num_generaciones,num_ciudades,num_individuos,probabilidad_mutacion,distancias,coordenadas)
         #print(type(mejor_solucion),mejor_solucion
@@ -131,4 +135,4 @@ async def predict(data: InputData):
             "cromosoma": mejor_solucion  # Esto ya es un array de ints
         }
     except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) 
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))