Los agentes basados en LLM están transformando la fase más crítica de los proyectos de optimización: el análisis del problema. Combinando RAG, embeddings y prompt engineering, es posible interpretar documentación técnica compleja, generar clasificaciones precisas y acelerar la toma de decisiones con impacto directo en negocio.
La escalabilidad es el punto crítico en sistemas de optimización aplicados a entornos reales. Una arquitectura híbrida permite mantener la lógica de una metaheurística en Python mientras se acelera el cálculo intensivo en Rust. El resultado: reducción drástica de tiempos de ejecución, mejora en la ventana de decisión y capacidad para operar con modelos más complejos en escenarios dinámicos.
La configuración manual de algoritmos es cosa del pasado. Con irace, automatizamos el ajuste de parámetros para lograr soluciones más robustas, reproducibles y escalables en entornos complejos.
Optimización multiobjetivo con enfoque iterativo: prioriza criterios, reduce tiempos y escala con eficiencia computacional.
Cómo integrar un motor de optimización en plataformas ya existentes sin fricciones ni dependencias. APIs, seguridad y trazabilidad para una integración escalable.
La Universidad Pablo de Olavide y OGA imparten cursos de alta especialización en Inteligencia Artificial y Optimización de Procesos 1 de septiembre de 2023 OGA, comprometida con la formación y el desarrollo de perfiles profesionales especializados. En octubre de 2023 darán comienzo dos cursos de alta especialización organizados por OGA y la Universidad Pablo de […]
La optimización de procesos complejos de manufactura con oga.Factory está generando importantes ahorros de suministro de energía eléctrica o de mermas en los procesos de fabricación y supone un gran impacto en la rentabilidad y la sostenibilidad de la operación, con la paralela reducción de los niveles de contaminación y de la huella de carbono.
Consideraciones sobre los problemas de Secuenciación de Tareas (Scheduling) y de Rutas de Vehículos (Routing), especialmente en escenarios de producción continua de bienes que deben ser posteriormente entregados en clientes, seguramente con ventanas de tiempo muy estrictas.
Uno de los problemas más habituales que nos encontramos cuando trabajamos con datasets es el tiempo que la librería de Pandas puede llegar a tardar en cargar los datos…
¿En qué me puede ayudar un gemelo digital de un proceso de negocio? Introducción En un post anterior hemos introducido los conceptos principales de un gemelo digital, y uno de los que aparecía era el de estar vinculado a un objeto físico real. Por tanto, la primera pregunta que nos surge es, ¿puede aplicarse el […]
El problema del vendedor ambulante, problema del agente viajero o problema del viajante (TSP por sus siglas en inglés (Travelling Salesman Problem), responde a la siguiente pregunta: dada una lista de ciudades y las distancias entre cada par de ellas, ¿cuál es la ruta más corta posible que visita cada ciudad exactamente una vez y al finalizar regresa a la ciudad origen?
Los algoritmos de optimización bio-inspirados son aquellos métodos que se inspiran generalmente en principios físicos, en la teoría de la evolución y en ciertos comportamientos de los seres vivos para resolver de manera eficiente problemas de optimización en muy diversas áreas de aplicación.
Un gemelo digital no es más que una simulación de un objeto real, que nos permite conocer su estado, interactuar con él, y en última instancia, simular su comportamiento real. Un ejemplo cercano sería el de un simulador de vuelo de un avión comercial.
