Este es un proyecto para el master de FP de Inteligencia artificial y Big data. El proyecto está pensado para poner a prueba los conocimientos aprendidos durante el curso. Se presupone un caso en el que se dispone de una flota de vehiculos, una serie de clientes con unos ciertos pedidos y una forma optima de realizar todos los pedidos sin tener que pasar por el almacén para recargar. Con este proyecto se ponen a prueba los conocimientos de los estudiantes en algoritmos de regresión en series temporales, así como algoritmos de optimización.

Para poder poner en marcha el proyecto es necesario disponer de python 3.12, tener todas las librerías indicadas en requeriments.txt y disponer de una carpeta llamada dataset en la cual se encuentran los datasets con los datos usados para el proyecto. Después solo es necesario ejecutar primero el jupyter notebook llamado analisis_y_eda.ipnb y posteriormente el notebook algoritmos.ipnb