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dc.contributor.advisorVillazán Gil, Bernardoes-ES
dc.contributor.authorSánchez Albertí, Carloses-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2024-05-14T11:04:53Z
dc.date.available2024-05-14T11:04:53Z
dc.date.issued2024es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/88482es_ES
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart Industryes_ES
dc.description.abstractEn 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.es-ES
dc.description.abstractThis 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.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherH62-electronica (MII-N)es_ES
dc.titleOptimización de la asignación de recursos con IA generativa: Una herramienta de lenguaje natural para identificar regiones rentables y transportistases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsModelo LLM, Cadena de suministro, Modelo de Cross Entropy , CE, Lenguaje Naturales-ES
dc.keywordsLLM, Supply Chain, Cross Entropy Model, CE, Natural languageen-GB


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