Optimización de la asignación de recursos con IA generativa: Una herramienta de lenguaje natural para identificar regiones rentables y transportistas
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.
Trabajo Fin de Máster
Optimización de la asignación de recursos con IA generativa: Una herramienta de lenguaje natural para identificar regiones rentables y transportistasTitulación / Programa
Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart IndustryMaterias/ categorías / ODS
H62-electronica (MII-N)Palabras Clave
Modelo LLM, Cadena de suministro, Modelo de Cross Entropy , CE, Lenguaje NaturalLLM, Supply Chain, Cross Entropy Model, CE, Natural language