Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/88482
Título : Optimización de la asignación de recursos con IA generativa: Una herramienta de lenguaje natural para identificar regiones rentables y transportistas
Autor : Villazán Gil, Bernardo
Sánchez Albertí, Carlos
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2024
Resumen : 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.
Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart Industry
URI : http://hdl.handle.net/11531/88482
Aparece en las colecciones: TFG, TFM (temporales)

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TFM - Sanchez Alberti Carlos.pdfTrabajo Fin de Máster2,95 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Anexo I.pdfAutorización63,33 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.