Vahvistettu oppiminen kotihoitajien reittisuunnittelussa - Mäkipää, Janika (2023)
Tekoälyn rooli yhteiskunnassamme kasvaa jatkuvasti. Tekoäly halutaan tuoda osaksi niin ihmisten arkielämän askareita kuin osaksi vaativia tietojärjestelmiä. Tässä pro gradu -tutkielmassa perehdytään vahvistettuun oppimiseen, joka on yksi koneoppimisen suuntaus. Vahvistettu oppiminen perustuu kokemusperäiseen oppimiseen, jossa agentit tekevät ympäristössään toimintoja, ja saavat palkkioita toiminnon kannattavuuden perusteella. Tutkielman päämääränä on selvittää, voidaanko kotihoitajien reitinkulkua optimoida vahvistetun oppimisen algoritmeilla. Tutkielmassa toteutettiin tapaustutkimus, jossa mallinnettiin kotihoitajien reitinkulkua potilaskohteisiin kahdella eri tavalla. Kotihoitajien reitinkulkua optimoitiin DQN-, A2C- ja PPO-algoritmien avulla. Lopputulokseksi tapaustutkimuksesta saatiin, että toinen malleista pystyi oppimaan kotihoitajien reitinkulun optimoinnin. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että vahvistetun oppimisen algoritmeilla on mahdollista optimoida kotihoitajien reitinkulkua.