Запобігання поширенню інфекцій в Україні з використанням Qнавчання та навчання з підкріпленням

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Пантьо Ростиславом Руслановичем. Тема “ Запобігання поширенню інфекцій в Україні з використанням Q-навчання та навчання з підкріпленням”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є програма для симуляції поширення вірусних інфекцій та візуалізації на мапі. Предметом дослідження є модель поширення вірусних інфекцій та вплив параметрів на характер поширення Метою дипломної роботи є створення системи для побудови симуляції поширення інфекції в Україні, з використанням Q-навчання та навчання з підкріпленням для запобігання поширенню інфекції. Об’єктом дослідження є проведення симуляції та засобів запобігання поширенню інфекції. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено програмний модуль для створення симуляції поширення інфекції в Україні на прикладі міста Київ, симуляція як вхідні дані приймає кількість осіб для симуляції, а також за допомогою стороннього сервісу отримує дані про кількість будівель в місті Київ і виконує симуляцію на основі вищеописаних даних і підготовленої моделі поширення інфекції. Також було реалізовано модель навчання з підкріпленням яка виступає в ролі системи впровадження обмежень в ході проведення симуляції. Застосування моделей було реалізовано зарахунок зміни гіперпараметрів та стану середовище протягом кожної ітерації симуляції. Загальний обсяг роботи: 57 сторінок, 17 рисунки, 24 посилання. Master's qualification work was completed by a student of the CSAI-12 group Panto Rostyslav Ruslanovych. The topic is "Preventing the spread of infections in Ukraine using Q-learning and reinforcement learning". The work is aimed at obtaining a master's degree in the specialty 122 "Computer Science". The aim of the thesis is to create a system for building a simulation of the spread of infection in Ukraine, using Q-learning and reinforcement learning to prevent the spread of infection. The object of the research is simulation and means of preventing the spread of infection. As a result of the diploma work, a simulation of the spread of infection in Ukraine was developed using the example of the city of Kyiv, the simulation takes as input the number of people for simulation, and also receives data on the number of buildings in the city of Kyiv with the help of a third-party service and performs the simulation based on the above data and the prepared patterns of spread of infection. A reinforcement learning model was also implemented, which acts as a system for implementing restrictions during the simulation. The total volume of work: 70 pages, 17 figures, 24 references.