Optimización de la asignación de recursos con IA generativa: Una herramienta de lenguaje natural para identificar regiones rentables y transportistas

Abstract

En este proyecto se busca desarrollar una herramienta capaz de obtener la ruta óptima para una compleja cadena de suministros. Para ello se utilizará un algoritmo de Cross-Entropy y se le añadirá un modelo LLM capaz de interpretar el lenguaje natural para modificar la disponibilidad de los almacenes del sistema, permitiendo así una alta flexibilidad ante posibles problemas en los almacenes.This project aims to develop a tool to determine the optimal route for a complex supply chain. To achieve this, a Cross-Entropy algorithm will be used, along with an LLM model capable of interpreting natural language to modify warehouse availability within the system, allowing for high flexibility in response to potential issues in the warehouses.