Пособие по армированию: Пособие Армирование элементов монолитных железобетонных зданий. Пособие по проектированию

Содержание

Армирование элементов монолитных железобетонных зданий. Пособие Армирование элементов монолитных железобетонных зданий. Пособие по проектированию

ГлавнаяРазноеАрмирование элементов монолитных железобетонных зданий

Армирование элементов монолитных железобетонных зданий | Тихонов И.Н.

Пособие «Армирование элементов монолитных железобетонных зданий» . Хоть данное пособие не является действующим документом, на который можно ссылать, но я вляется чуть ли не единственным источником информации по монолитным железобетонным конструкциям. В книге также рассматриваются характеристики различных классов арматурных сталей. Одобрено конструкторской секцией НТС НИИЖБ 13 сентября 2007 г. Утверждено приказом ФГУП «НИЦ «Строительство» от 17 сентября 2007 г. № 181.

ОглавлениеВведение.1 Эффективная арматура для монолитного строительства.1.1 Стержневой арматурный прокат.1.2 Арматурный прокат, поставляемый в мотках (бунтах).1.3 Винтовой арматурный прокат.1.4 Канатные элементы и их применение в предварительно напряженных перекрытиях зданий.2 Основные расчетные требования.3 Требования по защите здания от прогрессирующего обрушения.3.1 Очередность расчета по приведенной методике для вновь проектируемых зданий и при экспертизе проектных решений.4 Конструктивные требования.5 Анкеровка арматуры.6 Соединения арматуры.6.1 Стыки арматуры без сварки.6.2 Сварные соединения для арматуры всех типов.6.3 Сварные соединения, применяемые для термомеханически упрочненной арматурной стали класса А500СП.6.4 Дополнительные технологические рекомендации по сварке арматурной стали класса А500СП для типовых сварных соединений, а также нетипового стыкового соединения с 3—4 накладками.6.5 Дополнительные технологические рекомендации по сварке арматурной стали класса А500СП для нетиповых сварных соединений.6.6 Механические стыковые соединения.7 Требования к гибочным операциям.8 Приемка, входной контроль качества арматуры у потребителя, маркировка, упаковка .9 Контроль качества сварных соединений арматуры классов А500Си А500СП .Приложение 1 Конструктивные требования к армированию основных элементов зданий из монолитного железобетона.Раздел 1 Армирование монолитных фундаментов.Раздел 2 Армирование монолитных стоек и стен.Раздел 3 Армирование монолитных железобетонных балок и плит перекрытия.Приложение 2 Примеры армирования конструкций зданий повышенной этажности из монолитного железобетона.Раздел 1 Фундаменты.Раздел 2 Вертикальные конструкции цокольного этажа .Раздел 3 Перекрытия цокольного этажа.Раздел 4 Вертикальные конструкции типового этажа.Раздел 5 Перекрытия типового этажа.,Раздел 6 Балки.Раздел 7 Лестницы, ограждения балконов.Приложение 3 Информационное письмо Росстроя АП-4823-02 .Список использованной литературы.

Примеры страниц

Примеры страниц

ru.b-ok.org

Армирование элементов монолитных железобетонных зданий | Тихонов И.Н.

Пособие «Армирование элементов монолитных железобетонных зданий» . Хоть данное пособие не является действующим документом, на который можно ссылать, но я вляется чуть ли не единственным источником информации по монолитным железобетонным конструкциям. В книге также рассматриваются характеристики различных классов арматурных сталей.

Одобрено конструкторской секцией НТС НИИЖБ 13 сентября 2007 г.

Утверждено приказом ФГУП «НИЦ «Строительство» от 17 сентября 2007 г. № 181.

ОглавлениеВведение.

1 Эффективная арматура для монолитного строительства.

1.1 Стержневой арматурный прокат.

1.2 Арматурный прокат, поставляемый в мотках (бунтах).

1.3 Винтовой арматурный прокат.

1.4 Канатные элементы и их применение в предварительно напряженных перекрытиях зданий.

2 Основные расчетные требования.

3 Требования по защите здания от прогрессирующего обрушения.

3.1 Очередность расчета по приведенной методике для вновь проектируемых зданий и при экспертизе проектных решений.

4 Конструктивные требования.

5 Анкеровка арматуры.

6 Соединения арматуры.

6.1 Стыки арматуры без сварки.

6.2 Сварные соединения для арматуры всех типов.

6.3 Сварные соединения, применяемые для термомеханически упрочненной арматурной стали класса А500СП.

6.4 Дополнительные технологические рекомендации по сварке арматурной стали класса А500СП для типовых сварных соединений, а также нетипового стыкового соединения с 3—4 накладками.

6.5 Дополнительные технологические рекомендации по сварке арматурной стали класса А500СП для нетиповых сварных соединений.

6.6 Механические стыковые соединения.

7 Требования к гибочным операциям.

8 Приемка, входной контроль качества арматуры у потребителя, маркировка, упаковка .

9 Контроль качества сварных соединений арматуры классов А500С

и А500СП .Приложение 1 Конструктивные требования к армированию основных элементов зданий из монолитного железобетона.

Раздел 1 Армирование монолитных фундаментов.

Раздел 2 Армирование монолитных стоек и стен.

Раздел 3 Армирование монолитных железобетонных балок и плит перекрытия.Приложение 2 Примеры армирования конструкций зданий повышенной этажности из монолитного железобетона.

Раздел 1 Фундаменты.

Раздел 2 Вертикальные конструкции цокольного этажа .

Раздел 3 Перекрытия цокольного этажа.

Раздел 4 Вертикальные конструкции типового этажа.

Раздел 5 Перекрытия типового этажа.,

Раздел 6 Балки.

Раздел 7 Лестницы, ограждения балконов.Приложение 3 Информационное письмо Росстроя АП-4823-02 .

Список использованной литературы.

Примеры страниц

Примеры страниц

booksee.org

Пособие Армирование элементов монолитных железобетонных зданий. Пособие по проектированию

ФГУП «НИЦ «Строительство»

2007

Данное Пособие предназначено для использования при проектировании элементов зданий из монолитного железобетона и восполняет пробел, касающийся их армирования. В нем приведены последние разработки НИИЖБ по эффективным арматурным сталям, таким как стержневая классов А500С и А500СП и поставляемая в мотках, классов А500С и В500С, в том числе промежуточных диаметров, винтовая и канатная арматура.

Предлагаются новая методика расчета зданий на аварийные нагрузки и рекомендации по их проектированию с учетом предотвращения прогрессирующего обрушения.

В приложениях к пособию приводятся конструктивные требования к армированию основных элементов зданий из монолитного железобетона и примеры конструирования армирования этих элементов в реальных проектах.

Одобрено конструкторской секцией НТС НИИЖБ 13 сентября 2007 г.

Утверждено приказом ФГУП «НИЦ «Строительство» от 17 сентября 2007 г. № 181.

Материалы Пособия могут быть использованы как в практическом проектировании монолитных зданий, так и в учебном процессе по строительным специальностям.

Рецензенты: д-р техн. наук, проф. А.С. Залесов и д-р техн. наук, проф. В.А. Клевцов.

Замечания и предложения следует направлять в НИИЖБ — филиал ФГУП «НИЦ «Строительство» (тел. 174-75-09, www . niizhb . ru. Россия, 109428, г. Москва, 2-я Институтская ул. 6).

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ЭФФЕКТИВНАЯ АРМАТУРА ДЛЯ МОНОЛИТНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА

1.1 Стержневой арматурный прокат

1.2 Арматурный прокат, поставляемый в мотках (бунтах)

1.3 Винтовой арматурный прокат

1.4 Канатные элементы и их применение в предварительно напряженных перекрытиях зданий

2 ОСНОВНЫЕ РАСЧЕТНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ

3 ТРЕБОВАНИЯ ПО ЗАЩИТЕ ЗДАНИЙ ОТ ПРОГРЕССИРУЮЩЕГО ОБРУШЕНИЯ

3.1 Очередность расчета по приведенной методике для вновь проектируемых зданий и при экспертизе проектных решений [10]

4 КОНСТРУКТИВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ

5 АНКЕРОВКА АРМАТУРЫ

6 СОЕДИНЕНИЯ АРМАТУРЫ

6.2 Сварные соединения для арматуры всех типов

6.3 Сварные соединения, применяемые для термомеханически упрочненной арматурной стали класса А500СП

6.4 Дополнительные технологические рекомендации по сварке арматурной стали класса А500СП для типовых сварных соединений, а также нетипового стыкового соединения с 3-4 накладками

6.5 Дополнительные технологические рекомендации по сварке арматурной стали класса А500СП для нетиповых сварных соединений

6.6 Механические стыковые соединения

7 ТРЕБОВАНИЯ К ГИБОЧНЫМ ОПЕРАЦИЯМ

8 ПРИЕМКА. ВХОДНОЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА АРМАТУРЫ У ПОТРЕБИТЕЛЯ, МАРКИРОВКА. УПАКОВКА

9 КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ АРМАТУРЫ КЛАССОВ А500С И А500СП

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 КОНСТРУКТИВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К АРМИРОВАНИЮ ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ЗДАНИЙ ИЗ МОНОЛИТНОГО ЖЕЛЕЗОБЕТОНА

Раздел 1. Армирование монолитных фундаментов

Раздел 2. Армирование монолитных стоек и стен

Раздел 3. Армирование монолитных железобетонных балок и плит перекрытия

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ПРИМЕРЫ АРМИРОВАНИЯ КОНСТРУКЦИЙ ЗДАНИЙ ПОВЫШЕННОЙ ЭТАЖНОСТИ ИЗ МОНОЛИТНОГО ЖЕЛЕЗОБЕТОНА

Раздел 1 Фундаменты

Раздел 2. Вертикальные конструкции цокольного этажа

Раздел 3 Перекрытия цокольного этажа

Раздел 4 Вертикальные конструкции типового этажа

Раздел 5 Перекрытия типового этажа

По материалам сайта: http://www.znaytovar.ru

fix-builder.ru

Конструктивные требования по армированию балок и плит перекрытия

Продольное армирование

Согласно СП 52-101-2003 «Бетонные и железобетонные конструкции без предварительного напряжения арматуры» п.8.3.6: «В железобетонных линейных конструкциях и плитах наибольшие расстояния между осями стержней продольной арматуры,

обеспечивающие эффективное вовлечение в работу бетона, равномерное распределение напряжений и деформаций, а также ограничение ширины раскрытия трещин между стержнями арматуры, должны быть не более:

— в железобетонных балках и плитах:

200 мм — при высоте поперечного сечения, h ≤ 150 мм;

1,5h и 400 мм — при высоте поперечного сечения h > 150 мм;«

Понимать этот пункт следует так. Например рассчитывается однопролетная плита перекрытия высотой до 150 мм и по расчету для армирования 1 м ширины такой плиты требуется 3.43 см2 арматуры. Согласно таблицы 170.2 для армирования можно использовать 1 стержень диаметром 22 мм, 2 стержня диаметром 16 мм, 3 стержня диаметром 14 мм, 4 стержня диаметром 12 мм, 5 стержней диаметром 10 мм, 7 стержней диаметром 8 мм и т.д. Так вот, для армирования такой плиты следует принимать не менее 5 стержней диаметром 10 мм

. Именно это и обеспечит более равномерное распределение напряжений и деформаций и более эффективное вовлечение в работу бетона. Потому как расчетная схема и реальная работа конструкции — две большие разницы и когда мы рассматриваем материал 1 м ширины железобетонной плиты, как обладающий одинаковыми свойствами по всей ширине, мы делаем очень большое допущение. А чем более равномерно по рассматриваемой ширине будет распределена арматура, тем ближе будет расчетная схема к реальной работе конструкции.

А в Пособии к СП 52-101.2003 данный пункт дополнен следующей рекомендацией (п. 5.13):

«При армировании неразрезных плит сварными рулонными сетками допускается вблизи промежуточных опор все нижние стержни переводить в верхнюю зону.

Неразрезные плиты толщиной не более 80 мм допускается армировать одинарными плоскими сетками без отгибов

В данном случае речь идет о плитах перекрытия, которые могут рассматриваться как многопролетные балки (пример расчета такого перекрытия см. в статье «Расчет монолитного ребристого перекрытия»). Соответственно в таких плитах возникает момент не только в пролете, но и на промежуточных опорах. И если подобрать арматуру таким образом, что она будет воспринимать моменты, действующие на промежуточных опорах, то армирование можно выполнять одной сеткой для верхней и для нижней зоны сечения, выполняя переход из верхней зоны в нижнюю или наоборот в местах, где расчетный момент, действующий на поперечное сечение плиты, равен нулю. Выглядит это примерно так:

Рисунок 401.1. Варианты армирования монолитной неразрезной плиты б) сварными рулонными сетками с переходом в верхнюю зону сечения на промежуточных опорах, в) сварными одинарными плоскими сетками г) отдельными стержнями (одиночной арматурой).

Ну а теперь пора переходить к не менее важному п. 8.3.7 (5.14 в Пособии): «В балках и ребрах шириной более 150 мм число продольных рабочих растянутых стержней в поперечном сечении должно быть не менее двух. При ширине элемента 150 мм и менее допускается устанавливать в поперечном сечении один продольный стержень

Данная рекомендация основана все на том же требовании обеспечить эффективное вовлечение в работу бетона, а также максимально возможное перераспределение напряжений и деформаций. Дело в том, что в балках и ребрах монолитного ребристого перекрытия шириной > 150 мм может поместиться 2 стержня арматуры с учетом требуемой толщины защитного слоя бетона и соблюдении минимального расстояния между стержнями при ожидаемом максимальном размере крупного наполнителя бетонной смеси и этим нужно пользоваться.

Согласно п. 8.3.8 (5.15): «В балках до опоры следует доводить стержни продольной рабочей арматуры с площадью сечения не менее 1/2 площади сечения стержней в пролете и не менее двух стержней.

В плитах до опоры следует доводить стержни продольной рабочей арматуры на 1 м ширины плиты с площадью сечения не менее 1/3 площади сечения стержней на 1 м ширины плиты в пролете и не менее двух стержней.«

Данный пункт повествует нам о крайних опорах многопролетных неразрезных плит и балок или просто об опорах однопролетных балок и плит. А также о том что даже если изгибающий момент в точках начала опоры однопролетных балок и плит, а также на крайних опорах многопролетных плит и балок равен нулю, то все равно для надлежащей анкеровки арматуру следует предусматривать до опоры и даже дальше. Насколько дальше, на то есть отдельный пункт (5.35). Тем не менее этот пункт не запрещает заводить за грань опоры всю расчетную арматуру, если это арматура периодического профиля.

А в СНиП 2.03.01-84 подобный пункт ((5.20)) дополнен следующей рекомендацией: «В плитах расстояния между стержнями, заводимыми за грань опоры, не должны превышать 400 мм, причем площадь сечения этих стержней на 1 м ширины плиты должна составлять не менее 1/3 площади сечения стержней в пролете, определенной расчетом по наибольшему изгибающему моменту.«

Из чего следует, что даже если расстояние между стержнями продольной арматуры будет принято согласно указанных выше рекомендаций, а именно не более 200 мм, то все равно за грань опоры придется заводить половину всех продольных стержней. И только если расстояние между стержнями продольной арматуры будет приниматься около 130 мм, то можно заводить за грань опоры третью часть стержней.

И тут возникает очень важный вопрос: а на сколько можно не доводить до грани опоры продольные стержни арматуры в однопролетных балках и плитах и на крайних опорах многопролетных балок и плит? К сожалению ни один из вышеперечисленных нормативных документов прямого ответа на этот вопрос не дает, а приводятся только формулы, да таблицы, в которых мы и попробуем сейчас разобраться.

Например, все для той же однопролетной плиты, рассматриваемой как балка на шарнирных опорах длиной l = 3 м, требуемое сечение составляет 3.43 см2. Однако арматура с таким сечением необходима только посредине плиты, где изгибающий момент максимальный. На опорах, согласно принятой расчетной схеме момент равен нулю и арматура вроде как вообще не требуется, однако с целью анкеровки часть арматуры все же заводится за грань опоры. И хотя нет прямой зависимости между значением изгибающего момента и требуемой площадью арматуры мы все же предположим такую зависимость, получив в итоге небольшой запас по прочности.

Итак, если планируется не доводить до опор половину продольных стержней, то эту половину следует доводить до точки, в которой согласно эпюре моментов значение изгибающего момента будет в 2 раза меньше, т.е. М = ql2/16 плюс расстояние, необходимое для анкеровки арматуры в растянутом бетоне.

Согласно уравнению моментов:

Мx = qlx/2 — qx2/2 = ql2/16

тогда

x = 0.146l или примерно 438 мм (методы решения квадратных уравнений здесь не приводятся)

Для арматуры периодического профиля минимально допустимая длина анкеровки в растянутом бетоне составляет согласно Таблице 328.1 не менее 20d = 200 мм, не менее 250 мм, а также не менее (0.7·3600/117 + 11)10 = 325 мм (пояснения к формуле там же, где и таблица). Таким образом обрываемую арматуру можно не доводить до граней опор на 438 — 325 = 113 мм.

Как видим, экономия при обрывании арматуры в пролете не то чтобы сумасшедшая и потому при выполнении 1-2 плит лучше довести все продольные стержни до опор. Так оно надежней будет. Да и перераспределение усилий в плите при этом будет более равномерным.

Ну и еще одно требование, относящееся к балкам, достаточно редко встречающимся в малоэтажном строительстве, но тем не менее (п. 5.16): «В изгибаемых элементах при высоте сечения более 700 мм у боковых граней должны ставиться конструктивные продольные стержни с расстояниями между ними по высоте не более 400 мм и площадью сечения не менее 0,1% площади сечения бетона, имеющего размер, равный по высоте элемента расстоянию между этими стержнями, по ширине — половине ширины ребра элемента, но не более 200 мм

На первый взгляд такое требование выглядит нелогичным — зачем устанавливать арматуру приблизительно посредине высоты сечения, т.е. там, где растягивающие или сжимающие напряжения минимальны или их вовсе нет? Тем не менее нельзя забывать о том, что стержни поперечной арматуры могут работать на сжатие, а значит чем меньше их расчетная длина, тем больше устойчивость. Соответственно установка дополнительных продольных стержней, особенно при сварном каркасе, уменьшает расчетную длину стержней поперечного армирования как минимум вдвое.

Примечание: выражение в данном пункте «имеющего размер, равный по высоте элемента расстоянию между этими стержнями, по ширине — половине ширины ребра элемента, но не более 200 мм» для меня тайна великая есмь. Причем в СНиПе этот пункт формулируется практически также. Предполагаю, что это как-то связано с балками таврового сечения, но утверждать не буду.

Кстати, пора поговорить о поперечном армировании.

Поперечное армирование

п.8.3.9: «Поперечную арматуру следует устанавливать исходя из расчета на восприятие усилий, а также с целью ограничения развития трещин, удержания продольных стержней в проектном положении и закрепления их от бокового выпучивания в любом направлении.

Поперечную арматуру устанавливают у всех поверхностей железобетонных элементов, вблизи которых ставится продольная арматура.«

Суть этого требования в том, что поперечная арматура никогда не помешает. И даже если по расчету не требуется, тем не менее будет способствовать более равномерному распределению напряжений в сечениях ж/б элемента.

Согласно п. 8.3.10 «…Диаметр поперечной арматуры в вязаных каркасах изгибаемых элементов принимают не менее 6 мм.

В сварных каркасах диаметр поперечной арматуры принимают не менее диаметра, устанавливаемого из условия сварки с наибольшим диаметром продольной арматуры

Требования данного пункта, на мой взгляд очевидны и дополнительных комментариев не требуют. В том смысле, что арматуру диаметром 5 мм трудно приварить к арматуре диаметром 30 мм.

Согласно п. 8.3.11: «В железобетонных элементах, в которых поперечная сила по расчету не может быть воспринята только бетоном, следует предусматривать установку поперечной арматуры с шагом не более 0,5 h0 и не более 300 мм.

В сплошных плитах, а также в часторебристых плитах высотой менее 300 мм и в балках (ребрах) высотой менее 150 мм на участке элемента, где поперечная сила по расчету воспринимается только бетоном, поперечную арматуру можно не устанавливать.

В балках и ребрах высотой 150 мм и более, а также в часторебристых плитах высотой 300 мм и более, на участках элемента, где поперечная сила по расчету воспринимается только бетоном, следует предусматривать установку поперечной арматуры с шагом не более 0,75 h0 и не более 500 мм

Тут тоже все более менее понятно и как бы уточнение п. 8.3.9.

А кроме того из этого пункта следует вывод, что даже если в сжатой зоне балки высотой более 150 мм по расчету продольная арматура не требуется, то по конструктивным требованиям ее следует установить. Иначе к чему вверху крепить поперечную арматуру, чтобы обеспечить удержание стержней в проектном положении при бетонировании и в процессе набора прочности бетона (имеются в виду сварные плоские каркасы)? При этом диаметр конструктивной продольной арматуры можно принимать в 1.5-2 раза меньше, чем расчетной продольной арматуры.

А в Пособии за этим следует следующий пункт (5.22): «Отогнутые стержни арматуры должны предусматриваться в изгибаемых элементах при армировании их вязаными каркасами. Отгибы стержней должны осуществляться по дуге радиусом не менее 10d. В изгибаемых элементах на концах отогнутых стержней должны устраиваться прямые участки длиной не менее 0,8lan, принимаемой согласно указаниям п.5.32, но не менее 20d в растянутой и 10d — в сжатой зоне.

Прямые участки отогнутых гладких стержней должны заканчиваться крюками.

Расстояние от грани свободной опоры до верхнего конца первого отгиба (считая от опоры) должно быть не более 50 мм.

Угол наклона отгибов к продольной оси элемента следует принимать в пределах 30 — 60°, рекомендуется принимать угол 45°

Как выглядит такой отгиб, можно посмотреть все на том же рис. 401.1 г). А еще смысл этого пункта в том, что если вы делаете вязаный каркас, то обрыв арматуры, не доводимой до грани опоры, рассчитывать вовсе не обязательно. Достаточно выполнить требования данного пункта. И кроме того из этого пункта следует, что вязанные каркасы для балок с 2 стержнями в нижней растянутой зоне нежелательны, надежнее делать для балок сварные каркасы.

Согласно п. 8.3.14: «В элементах, на которые действуют крутящие моменты, поперечная арматура (хомуты) должна образовывать замкнутый контур

Как правило крутящие моменты могут возникать в перемычках наружных стен и прочих балках, к которым нагрузка приложена не по центру тяжести сечения. А потому для таких элементов лучше использовать поперечную арматуру согласно указанному пункту, даже если расчет на действие крутящих моментов не проводился.

8.3.15 Поперечную арматуру в плитах в зоне продавливания в направлении, перпендикулярном сторонам расчетного контура, устанавливают с шагом не более 1/3 h0 и не более 300 мм. Стержни, ближайшие к контуру грузовой площади, располагают не ближе h0/3 и не далее h0/2 от этого контура. При этом ширина зоны постановки поперечной арматуры (от контура грузовой площади) должна быть не менее 1/5 h0.

Расстояния между стержнями поперечной арматуры в направлении, параллельном сторонам расчетного контура, принимают не более 1/4 длины соответствующей стороны расчетного контура.

8.3.16 Расчетную поперечную арматуру в виде сеток косвенного армирования при местном сжатии (смятии) располагают в пределах расчетной площади Ab,max (6.2.43). При расположении грузовой площади у края элемента сетки косвенного армирования располагают по площади с размерами в каждом направлении не менее суммы двух взаимно перпендикулярных сторон грузовой площади (рисунок 6.11).

По глубине сетки располагают:

— при толщине элемента более удвоенного большего размера грузовой площади — в пределах удвоенного размера грузовой площади;

— при толщине элемента менее удвоенного большего размера грузовой площади -; в пределах толщины элемента.

8.3.17 Поперечная арматура, предусмотренная для восприятия поперечных сил и крутящих моментов, а также учитываемая при расчете на продавливание, должна иметь надежную анкеровку по концам путем приварки или охвата продольной арматуры, обеспечивающую равнопрочность соединений и поперечной арматуры.

Данные пункты пока оставляю без комментариев.

Возможно со временем я для большего удобства пользования разобью данные требования по категориям типа: «требования при армировании плит и балок сварными каркасами из арматуры периодического профиля», «требования при армировании плит и балок вязаными каркасами». А может и будут отдельные категории для балок и для плит, но пока некогда.

Армирование колонн. Пояснение к важным пунктам «Руководства по конструированию»

Содержание:

1. Пункт 3.60. О гибкости колонн.

2. Пункт 3.62. О защитном слое бетона.

3. Пункт 3.63. О длине рабочей арматуры.

4. Пункт 3.64. О площади рабочей арматуры.

5. Пункты 3.65 и 3.66. О диаметрах рабочей арматуры колонн.

6. Пункт 3.67. О выпусках арматуры из колонн.

7. Пункт 3.68. О расстоянии между стержнями колонн.

8. Пункт 3.69. О конструировании сечения колонны.

9. Пункт 3.70. О диаметрах поперечной арматуры.

10. Пункт 3.71. О шаге поперечной арматуры.

11. Пункт 3.72. Конструирование колонн с круглым сечением.

 

Все, что касается конструирования колонн, изложено в «Руководстве по конструированию бетонных и железобетонных конструкций из тяжелого бетона (без предварительного напряжения)» – пункты 3.59 – 3.72, также важная информация содержится в пунктах 3.73 – 3.90 (их мы разбирать в этой статье не будем).

В данной статье я хочу дать пояснения к важным пунктам руководства, возможно, это поможет вам подойти к конструированию более осознанно.

Итак, начнем разбор.

Пункт 3.60. О гибкости колонн.

 

Обратите внимание на этот пункт и всегда проверяйте гибкость колонны. Здесь l₀ — это рабочая высота колонны, она принимается согласно указаниям «Пособия по проектированию железобетонных конструкций без предварительного напряжения арматуры», r — радиус инерции сечения, h — высота сечения.

В чем суть этого требования? Чем длиннее колонна, тем больше должно быть ее сечение — это основное условие устойчивости. Слишком тонкая и длинная колонна будет гибкой, и шансов потерять устойчивость у такой колонны намного больше. Условие из п. 3.60 позволяет ограничить соотношение длины колонны и ее сечения (будь это высота сечения или радиус инерции).

 

Пункт 3.62. О защитном слое бетона.

 

Требование по защитному слою арматуры — очень важное.

Во-первых, согласно п. 3.4 руководства есть четкое требование по ограничению защитного слоя для рабочей арматуры — не более 50 мм. Какова причина такого ограничения? При большем защитном слое бетон колонны просто начнет растрескиваться, необходимо будет устанавливать дополнительные сетки, а в колоннах это делать совсем не рационально.

Во-вторых, согласно таблице 23 защитный слой для рабочей арматуры должен быть не менее 20 мм или не менее диаметра арматуры (например, при диаметре арматуры 25 мм защитный слой должен быть не меньше 25 мм). Это требование тоже обоснованное. При меньшем защитном слое есть риск того, что арматура начнет оголяться, подвергаться коррозии и разрушаться.

Поэтому мы всегда должны придерживаться золотой середины. По моему опыту это 25-30 мм.

 

Пункт 3.63. О длине рабочей арматуры.

Почему дается ограничение по длине стержня? Коррозия здесь играет очень малую роль. В основном важно удобство укладки арматуры в опалубку. Погрешности при нарезке арматуры тоже бывают, и очень неприятно, когда стержень каркаса не помещается в опалубке. Особенно этот пункт важен для сборных колонн.

Пункт 3.64. О площади рабочей арматуры.

 

Очень и очень важный пункт. Особенно для расчетчиков. Если по вашему расчету колонна проходит, но площадь ее арматуры больше 5%, будут огромные трудности с размещением этой арматуры в пределах сечения!
Если вы считаете в расчетных комплексах вроде Лиры, всегда проверяйте процент армирования колонн и увеличивайте их сечение, если процент слишком большой.

Особенно важно проверять процент армирования для колонн, арматура которых стыкуется нахлесткой. В месте нахлестки арматуры в два раза больше, и нужно всегда прорисовывать это сечение, чтобы понять, смогут ли строители нормально забетонировать колонну.

Оптимальный процент армирования колонн 2,5-3%.

Как найти процент армирования колонны?
Допустим, сечение колонны 400х400 мм (т.е. ее площадь равна 40*40=1600 см2), площадь арматуры 40 см2.
Процент армирования равен 40*100/1600=2,5%

 

Пункты 3.65 и 3.66. О диаметрах рабочей арматуры колонн.

Очень важно запомнить требования пункта 3.65 и всех желающих сэкономить (а таких будет много на вашем пути) посылать к этому пункту. А для себя еще важно запомнить, что и для монолитных колонн применение двенадцатки крайне сомнительно — разве что в частных двухэтажных домиках — не зря в руководстве используется слово «допускается» (т.е. можно, но хорошо подумай, прежде чем применять).

По поводу применения стержней разного диаметра очень важно запомнить для себя правило: стержни соседних диаметров в одной конструции применять нельзя! (8 и 10, 10 и 12, 12 и 14 и т.д.). На глаз эти стержни очень легко перепутать, а у строителей арматура не подписана. Берегите их от ошибок и конструкции от аварий.
Вообще стержни разных диаметров можно применять в целях экономии, особенно при больших объемах строительства. Допустим, колонну выгодней заармировать 4d16+4d20, чем просто 8d20; но если таких колонн не 50 штук, а всего две-три, то стоит подумать о строителях, которым ради нескольких десятков метров придется заказывать арматуру разных диаметров.

Обратите внимание на то, что в отличие от балок при армировании колонн нужно избегать установки арматуры в два ряда.

 

Пункт 3.67.  О выпусках арматуры из колонн.

Обратите внимание на то, что выделено жирным. При конструировании колонн стыковка арматуры без сварки очень часто выливается в немалую проблему, особенно если используется арматура не по ГОСТ 5781-82, а по ДСТУ3760:2006. Дело в том, что у арматуры по ДСТУ просто огромная величина нахлестки. К примеру, для арматуры диаметром 25 мм требуется величина нахлестки 1400 мм. Если располагать нахлестку с разбежкой, как оказано на рисунке 71а (там 50% стержней выводятся на одну величину нахлестки, а вторые 50% — на две величины нахлестки), то получается уже 1400 мм и 2800 мм (почти высота этажа). Представьте себе, какой сумасшедший перерасход арматуры будет, если на каждом этаже выполнять такие стыки. А ведь бывает арматура и больших диаметров.
В случае возникновения такой проблемы всегда рациональней предпочесть стыковку арматуры сваркой с накладками (стыкам арматуры будет посвящен отдельный день в марафоне). Если же стыковать сваркой по какой-то причине не получается (не согласен заказчик, т.к. нет квалифицированных сварщиков и т.д.), то следует обратить внимание на вот эти строки из п. 3.67:

«При высоте этажа менее 3,6 м или при продольной арматуре d ≥ 28 мм стыки рекомендуется устраивать через этаж».

На что еще следует обратить внимание при конструировании стыковки арматуры в колоннах?
1) Если колонна небольшого сечения, и арматура в ней расположена довольно насыщено, нужно проверить, как же эта арматура сможет разместиться в местах нахлестки.
2) Обязательно нужно делать на чертеже схему расположения выпусков арматуры из колонны нижнего этажа — чтобы до бетонирования рабочие установили стержни в нужном положении. А то бывает забетонируют все, начинают устанавливать арматуру следующего этажа, и то стержни некуда ставить, то защитного слоя бетона для выпусков не остается (а для выпусков защитный слой должен быть не меньше, чем для основной арматуры).
3) Нужно указывать в ведомости деталей, что стержни диаметром более 18 мм нужно изгибать с соблюдением радиусов загиба (см. рисунок 1в руководства).

Пункт 3.68. О расстоянии между стержнями колонн.

Очень важный пункт. Пустовать пространство армированного железобетона не должно, поэтому стержни устанавливаем не реже, чем через 400 мм.
Но еще важнее расстояние между стержнями. Никогда не забываем, что в свету между стержнями должен нормально пройти бетон (а это не раствор, в нем камни довольно крупной фракции присутствуют).
Еще важнее помнить, что любой диаметр арматуры (10, 18 или 25 мм) — это номинальный диаметр, который не учитывает выступающих серповидных частей арматуры.

В ГОСТе или ДСТУ на арматуру вы можете найти реальный диаметр арматурного стержня, который будет больше номинального (для арматуры 8 реальный размер 9 мм; для арматуры 25 реальный размер 27 мм). В густоармированных сечениях всегда важно прорисовывать размещение арматуры с учетом реальных диаметров.

 

Пункт 3.69. О конструировании сечения колонны.

Очень важно не забывать о конструктивной арматуре. Как сказано в этом пункте, конструктивная арматура нужна для предотвращения выпучивания при бетонировании. Вы можете в проекте указать рабочую арматуру по расчету, но будет ли с нее толк, если при бетонировании арматура разъедется и для нее не останется защитного слоя бетона?
Если вы армируете сетками, всегда сверяйтесь с рисунком 72 — все ли дополнительные стержни вы поставили, чтобы каркас был достаточно жестким.

Если вы армируете вязаным каркасом, сверяйтесь с рисунком 73. При маленьком сечении колонны дополнительные шпильки не нужны, но чем сечение больше, тем больше шпилек нужно устанавливать. А в самом большом сечении (более 1200 мм сторона колонны) устанавливается уже два хомута (как это показывается под сечением колонны).

 

Пункт 3.70. О диаметрах поперечной арматуры.

Даже если по расчету у нас получился небольшой диаметр хомутов в колонне, его нужно перепроверить по таблице 24. Чаще всего приходится назначать по конструктивным требованиям диаметр больший, чем получилось по расчету.

На первый взгляд кажется: ну зачем этот перерасход? Но в любых каркасах, сварных или вязаных, всегда соблюдается соотношение продольной и поперечной арматуры, это обеспечивает надежную работу всей арматурной конструкции. В сварных каркасах это особенно важно, так как надежное сварное соединение можно получить лишь при указанном соотношении диаметров свариваемой арматуры.

 

Пункт 3.71.  О шаге поперечной арматуры.

Когда вы определили диаметр хомутов, нужно назначить их шаг. Расчет – расчетом, но окончательно мы всегда сверяемся с таблицей 25. Как видите, шаг хомутов зависит от класса арматуры, это нужно учитывать при выборе. Значение Rac – это расчетное сопротивление арматуры сжатию для предельных состояний первой группы.

С процентом армирования μ более 3% нужно быть тоже внимательными – оно сразу вызывает сгущение шага поперечной арматуры. Мало того, при стыковке арматуры в нахлестку, при проценте армирования 3 и более всегда возникают проблемы с размещением арматуры. По возможности такого насыщенного армирования нужно избегать.

Заметьте, если вы стыкуете арматуру в нахлестку, в местах нахлестки всегда идет более частое расположение хомутов.

Если вы применяете арматуру по ДСТУ 3760, проверяйте все требования еще и по «Рекомендациям по применению арматурного проката по ДСТУ 3760-98» и выбирайте худший вариант.

 

Пункт 3.72. Конструирование колонн с круглым сечением.

Требования пункта 3.72 довольно четкие. Круглыми в сечении должны быть спирали, так как при любом отклонении от круга в арматуре будут возникать дополнительные напряжения. Да и навивочную машину, обеспечивающую спираль не круглого сечения вряд ли можно найти.

Еще хочется добавить, что требования к армированию круглых колонн можно использовать при армировании буроинъекционных свай круглого сечения.

class=»eliadunit»>

Введение Благодарности — Учебное пособие — Расчет конструкций методом конечных элементов

Учебное пособие — Расчет конструкций методом конечных элементов

Доступные файлы (23):

n1.doc


Введение


Благодарности

Разработчики выражают благодарность доктору технических наук, профессору В.Г.Пискунову (Украинский транспортный университет), доктору технических наук, профессору А.В.Шимановскому (Киевский международный унивеситет гражданской авиации), доктору технических наук, профессору В.И.Сливкеру (г. Санкт Петербург), докторам технических наук А.А.Дыховичному (КиевЗНИИЭП) и В.А.Савельеву (ЦНИИПСК г. Москва), кандидату технических наук М.А.Микитаренко (УкрНИИПСК г.Киев), инженерам В.В.Куликову (Мосинжпроект), Л.Б.Кацнельсону (ЦНИИСК), А.А.Маляренко (АОЗТ “ИНФАРС” г. Москва), Т.Е.Прохоровой (Промстройпроект г. Москва), Е.Д.Шумаковой (Моспроект-2), К.А.Козину (ГСПИ г. Москва), Е.А.Шабалину (АМ “Громов, Пальцев и К” г. Москва) за многочисленные критические замечания и предложения, которые способствовали созданию и развитию комплекса, а также за проявленное терпение и доброжелательность к разработчикам.
Введение

Проектно-вычислительный комплекс Structure CAD для Windows (SCAD) реализован как интегрированная система прочностного анализа и проектирования конструкций на основе метода конечных элементов и позволяет определить напряженно-деформированное состояние конструкций от статических и динамических воздействий, а также выполнить ряд функций проектирования элементов конструкций.
Проект

В основу комплекса положена система функциональных модулей, связанных между собой единой информационной средой. Эта среда называется проектом и содержит полную информацию о расчетной схеме, представленную во внутренних форматах комплекса. В процессе формирования расчетной схемы проект наполняется информацией и сохраняется на диске в файле (с расширением SPR). Имена проекта и файла задаются при создании новой схемы.

Создать проект можно и путем импорта данных, описывающих расчетную схему или ее часть на входном языке. В процессе импорта выполняется преобразование из текстового представления схемы во внутренние форматы, т.е. в проект. Возможность перехода от текстового представ­ления схемы к проекту обеспечивает языковую совместимость с комплексами SCAD DOS, Мираж, Лира и совместимыми с ними по входному языку. В свою очередь проект может быть преобразован в текстовое описание.

Геометрия расчетной схемы может быть сформирована и с помощью системы AutoCAD. При формировании схемы могут использоваться такие команды AutoCAD, как LINE, POLYLINE и 3DFACE. В этом случае создается DXF файл, который импортируется в SCAD. Номера узлов и элементов расчетной схемы, а также типы элементов в процессе импорта назначаются автоматически.
Функциональные модули

Функциональные модули SCAD делятся на четыре группы: в первую группу входят модули, обеспе­чивающие ввод исходных данных в интерактивном графическом режиме (графический препроцессор) и графи­ческий анализ результатов расчета (графический постпроцессор). Модули второй группы служат для выполнения статического и динамического расчетов (процессор), а также вычисления расчетных сочетаний усилий, комбинаций загружений, главных и эквивалентных напряжений, реакций, нагрузок на фрагмент схемы, анализ устойчивости (эти модули условно называются расчетными постпроцессорами). Доку­ментирование результатов расчета выполняется модулями третьей группы. В четвертую группу вклю­чаются проектирующие модули (проектирующие постпроцессоры), которые служат для подбора арматуры в элементах железобетонных конструкций, а также проверки сопротивления и подбора сечений элементов стальных конструкций.

Модульная структура дает возможность сформировать для каждого пользователя такую конфигурацию SCAD, которая максимально отвечает его потребностям по классу решаемых задач, средствам создания расчетных схем, анализу и документированию результатов расчета.

Все функциональные модули комплекса реализованы в единой графической среде. Интерфейс, сценарии взаимодействия пользователя с системой, функции контроля исходных данных и анализа результатов полностью унифицированы, что обеспечивает минимальное время освоения комплекса и логичную последовательность выполнения операций.
Процессор и библиотека конечных элементов

Высокопроизводительный процессор позволяет решать задачи статики и динамики с большим количеством степеней свободы (до 392 000). Расчет сопровождается подробным протоколом, который может быть проанализирован как по ходу выполнения расчета, так и после его завершения. Средства прерывания расчета позволяют продолжить его выполнение, начиная с точки прерывания. Система контроля исходных данных выполняет проверку расчетной схемы и фиксирует все обнаруженные ошибки и предупреждения.

Библиотека конечных элементов содержит различные виды стержневых элементов, включая шарнирно-стержневые, рамные, балочного ростверка на упругом основании, позволяет учитывать сдвиг в сечении стержня. Пластинчатые элементы, которые представлены трех- и четырехузловыми элементами плит, оболочек и балок-стенок, могут содержать дополнительные узлы на ребрах и обеспечивают решение задач для материалов с различными свойствами (с учетом ортотропии, изотропии и анизотропии). Кроме того библиотека включает различные виды объемных элементов, набор трех- и четырехузловых многослойных и осесимметричных конечных элементов, а также специальные элементы для моделирования связей конечной жесткости, упругих связей и другие.
Графический препроцессор

Для формирования геометрии расчетных схем в комплексе предусмотрена широкая гамма средств таких как функции создания схем по параметрическим прототипам конструкций, генерации сеток элементов на плоскости и в пространстве, копирование фрагментов схем, сборки из подсхем и групп, различные функции геометрических преобразований. В режиме графического диалога задаются все основные параметры схем, включая жесткостные характеристики элементов, условия опирания и примыкания, статические и динамические нагрузки и др. Графический интерфейс максимально приближен именно к технологии создания и модификации расчетных схем и учитывает особенности обработки информации этого вида.

В комплекс включены параметрические прототипы многоэтажных и одноэтажных рам, ферм с различным очертанием поясов и решеток, балочные ростверки, а также поверхности вращения (цилиндр, конус, сфера и тор). В процессе их формирования могут быть автоматически назначены условия опирания, типы и жесткости конечных элементов. Библиотека параметрических прототипов постоянно расширяется и совершенствуется.

Специальные средства предусмотрены для создания расчетных моделей, поверхность которых описывается аналитически. Эти средства позволяют автоматически генерировать сетку элементов на поверхности, заданной как функция двух переменных. Для формирования произвольных сеток на плоскости используется автоматическая триангуляция, с помощью которой сетка может быть нанесена на любую область расчетной схемы.

Набор средств модификации геометрии расчетной схемы включает различные виды геометрических преобразований, позволяющие изменить масштаб всей схемы или выделенного фрагмента, осуществить поворот вокруг заданной оси, получить зеркальное отражение, перенести часть схемы на указанное расстояние и др. Вместе с широкой гаммой средств работы с выбранными узлами и элементами эти функции дают возможность создать практически любую по сложности расчетную модель.

Для того, чтобы обеспечить инженеру работу с расчетной схемой в привычной среде используются разбивочные (координационные) оси. На этих осях могут выполняться операции по созданию схемы и ее фрагментации. Они могут быть показаны на всей схеме или на любом ее фрагменте.
Группы

Особую роль при формировании расчетной схемы и анализе результатов играют группы узлов и элементов. Группы – это именнованные наборы узлов или элементов, которые могут неоднократно использоваться для выполнения различных операций. Процесс объединения объектов в группы полностью регулируется пользователем. Это могут быть характерные участки конструкции, например, междуэтажные перекрытия, элементы пространственного каркаса, стены или другие наборы объектов. Главное, что группы доступны на всех этапах работы со схемой ­­­­– при формировании модели, анализе и документировании результатов расчета. Графическая среда построена таким образом, что всегда можно локализовать информацию в рамках одной или нескольких групп узлов и элементов.
Фильтры

В последнее время наметилась тенденция, связанная с усложнением расчетных моделей и, как следствие, увеличением количества узлов и элементов в расчетных схемах. Существенное увеличение размерности задач потребовало пересмотра главных критериев эффективности процесса и методов создания расчетных схем и анализа результатов расчета. В условиях столь больших и насыщенных схем естественным стал перенос акцентов от функций формирования (хотя их роль нисколько не снизилась) к функциям контроля созданной схемы. Главную роль здесь играет реализованная в SCAD развитая система фильтров, с помощью которых устанавливаются правила отображения информации на схеме, а также функции визуализации и фрагментации схемы. Фильтры позволяют отобрать для отображения информацию о расчетной схеме по десяткам критериев. При этом широко используются цветовые средства отображения выбранной информации, которые совместно с фрагментацией позволяют “добраться” до любых параметров независимо от размерности модели.
Графический постпроцессор

Не менее остро для больших расчетных моделей стоит и проблема анализа результатов. Объемы возможной результирующей информации, как правило, намного превышают возможности человека по ее осмыслению и анализу. Поэтому здесь, наряду с решением чисто технических задач по улучшению временных факторов (реакция системы на запрос пользователя или время удаления линий невидимого контура при построении изолиний и изополей), проявляются проблемы, связанные с поиском среди тысяч элементов и узлов объектов с критическими для данной задачи значениями анализируемого фактора. Реализованные в комплексе система фильтров, функции фрагментации и настраиваемые цветовые шкалы обеспечивают оперативный доступ ко всем видам результирующей информации. Важно, что при этом имеется возможность выделить ту часть расчетной схемы, на которой реализовались результаты (усилия, перемещения) из заданного диапазона величин, “отодвинув в тень” остальную часть схемы.

Результаты расчета могут быть представлены в виде схем перемещений и прогибов, эпюр, изолиний и изополей. Одновременно на схему могут выводиться и числовые значения факторов. Для статических и динамических загружений предусмотрена возможность анимации процесса деформирования схемы и записи этого процесса в формате видеоклипа (AVI). Любая графическая информация может выводиться на печать или сохраняться в формате Windows метафайла (WMF). Наряду с результатами расчета средства графического анализа позволяют отобразить на схеме в виде эпюр (для стержневых элементов) или изолиний и изополей (для пластин) результаты работы модуля подбора арматуры в элементах железобетонных конструкций, включая такую информацию, как площадь арматуры в заданном направлении, ширину раскрытия трещин, процент армирования и др. Это приближает форму представления результатов к привычному для инженера виду и создает для него дополнительный комфорт.
Документирование результатов

Модули документирования результатов расчета позволяют сформировать таблицы с исходными данными и результатами в текстовом формате или графическом формате, а также экспортировать их в MS Word или MS Excel. Формирование таблиц выполняется с учетом групп узлов и элементов, таблицы можно дополнить комментариями и включить в них графическую информацию. Таким образом, отчетный документ может редактироваться средствами Windows и приобретать удобную для конкретного пользователя форму (например, в соответствии с принятым в его фирме стандартом), а экспорт в MS Excel дает возможность последующей нестандартной обработки результатов применительно к конкретным обстоятельствам использования.
Для кого предназначена книга

Книга предназначена в основном для пользователей вычислительного комплекса и будет полезной как начинающим, не имеющим опыта применения программных средств прочностного анализа конструкций, так и тем, кто хорошо знаком с такими программами и имеет опыт работы с комплексом. Для начинающих пользователей, а также тех, кто не работал с комплексом SCAD в среде Windows, будет полезной глава Structure CAD для “ЧАЙНИКОВ”. В ней на примере простейшей расчетной схемы показан весь путь от создания модели до анализа и документирования результатов расчета. В последующих главах последовательно рассматриваются все аспекты подготовки данных в режиме графического диалога, расчета, анализа и документирования результатов, а также особенности использования расчетных и проектирующих постпроцессоров. При описании последних там, где по мнению авторов это необходимо, приведены минимальные теоретические сведения, помогающие лучше понять реализованные методы расчета.

Как пример реализации пользовательского интерфейса, книга может представлять интерес для студентов соответствующих специальностей и разработчиков аналогичных программ.
Замечания авторов

Эта книга появилась в ответ на многочисленные пожелания пользователей SCAD иметь на своем рабочем столе “настоящую” книгу о комплексе. Приступая к работе, авторы понимали, что написать о всех реализованных и находящихся в работе функциях такого сложного и постоянно развивающегося программного продукта невозможно. В связи с этим в книге приводится описание пользовательского интерфейса в том виде, в котором он реализован в версии 7.25, и некоторые дополнительные функции, вошедшие в версию 7.27.

Готовится к печати книга, в которой приводятся сведения о подходах к расчету и методах решения задач, положенных в основу комплекса SCAD, описание библиотеки конечных элементов, правила чтения результатов расчета, а также архитектура и синтаксис входного языка описания расчетных схем.

Комплекс разработан коллективом в составе: Белокопытова И.А., Бурыгин С.Г., Гавриленко И.С., Гуревич М.Ф., Дербенцев В.Д., Зеливянский Е.Б., Карпиловский В.С., Криксунов Э.З., Лайкина И.Ф., Мошкин Л.С., Перельмутер А.В., Перельмутер М.А., Трофимчук А.Н., Фильварова И.Г.

Армирование несъемной опалубки

Бетонная смесь укладывается в полости блока и выполняет функцию несущего каркаса стены, воспринимающего нагрузку здания от перекрытий, крыш и т. д.

Бетонные смеси тяжелого бетона (БСТ) должны соответствовать ГОСТ 25192-2012, ГОСТ 7473-2010.

Фракция щебня и гравия 5-20 мм.

Рекомендуемая удобоукладываемость (пластичность) — P4 или на выбор согласно п.5.1.4 ГОСТ 7473−2010.

Бетонная смесь должна иметь консистенцию, чтобы она могла проникать во все полости кладки блоков.

В зависимости от расчетной статической нагрузки на здание используются разные виды бетона – класса В15, В20, В25, В30. Класс бетона должен быть одинаковым для всего этажа.

Заливку блоков бетонной смесью за этап эффективнее всего производить после установки от 4 (1000 мм) до 6 (1500 мм) рядов блоков (на рисунке «А»).

Уровень заливки за этап не должен доходить до края верхнего блока за исключением перемычек и последнего ряда стены (на рисунке «Б»).

Укладка бетонной смеси может производиться:

  • ручным способом;
  • бетононасосом;
  • с помощью подъемного крана с бетонным бункером (колокол).

При использовании бетононасоса следует избегать подачи с высоким давлением. Для уменьшения давления рекомендуется использовать “Z” образную насадку на шланг подачи или лоток установленный на блоки.

Заливка внешних и внутренних стен бетоном выполняется одновременно.

Уплотнение бетона выполняется с помощью глубинного вибратора с вибрационной насадкой диаметром не более 4 см.

В случае приостановки бетонирования на длительный срок — более 28 дней необходимо залить бетон лишь до половины последнего ряда и установить выпуски длиной 500 мм. Шаг установки стержней не должен превышать 500 мм, а суммарная площадь поперечного сечения должна составлять минимум 1/2000 от поперечного сечения бетонного ядра.

Архив руководств по армированию — Конструктор

Имя пользователя*

Эл. адрес*

Пароль*

Подтвердите пароль*

Имя*

Фамилия*

Страна Выберите страну … Аландские острова IslandsAfghanistanAlbaniaAlgeriaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelauBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Санкт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийского океана TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral африканского RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongo (Браззавиль) Конго (Киншаса) Кук IslandsCosta RicaCroatiaCubaCuraÇaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный Территория нг КонгВенгрияИсландияИндияИндонезияИранИракОстров МэнИзраильИталия Кот-д’ИвуарЯмайкаЯпонияДжерсиИорданияКазахстанКенияКирибатиКувейтКиргизияЛаосЛатвияЛебанЛезотоЛиберияЛибияоЛихтенштейнЛихтенштейнЛитва ЮжныйAR, ChinaMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorwayOmanPakistanPalestinian TerritoryPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalQatarRepublic из IrelandReunionRomaniaRussiaRwandaSão Tomé и PríncipeSaint BarthélemySaint HelenaSaint Китса и NevisSaint LuciaSaint Мартин (Голландская часть) Сен-Мартен (французская часть) Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSan MarinoSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Грузия / Sandwich ОстроваЮжная КореяЮжный СуданИспанияШри-ЛанкаСуданСуринамШпицберген и Ян-МайенСвазилендШвецияШвейцарияСирияТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТунисТурция ТуркменистанТуркс и Острова КайкосТувалуУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобритания (Великобритания) США (США) УругвайУзбекистанВануатуВатиканВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЗападная СахараЗападное СамоаЙеменЗамбияЗимбабве

Captcha *

Регистрируясь, вы соглашаетесь с Условиями использования и Политикой конфиденциальности.*

Полное руководство для начинающих по обучению с подкреплением | Сиддхарт Шарма

Одна из моих любимых цитат о машинном обучении принадлежит Питеру Норвигу, нынешнему главе Google по искусственному интеллекту: «У нас нет алгоритмов лучше, у нас просто больше данных». Сегодня искусственный интеллект — это поистине новое электричество, которое открывает новые горизонты как в промышленности, так и в академических кругах.

Одна из основных областей ИИ сегодня, открывающая новые горизонты, — это обучение с подкреплением. Подобно проблеме перехода к более высокой логике (нечеткой логике) и более адаптируемым алгоритмам в классическом машинном обучении, обучение с подкреплением — это термин, используемый для обозначения набора алгоритмов, которые потенциально могут принимать высокоинтеллектуальные решения в зависимости от их локальной среды. .Обучение с подкреплением (RL), в частности, является растущим подмножеством машинного обучения, которое включает в себя программные агенты, пытающиеся предпринимать действия или совершать шаги в надежде максимизировать какое-то приоритетное вознаграждение. Другими словами, это итеративный цикл обратной связи между агентом и его окружением. По сравнению с традиционным машинным обучением алгоритмы RL, такие как методы Монте-Карло, SARSA и Q-обучение, более динамичны по своему поведению по сравнению с традиционным машинным обучением.

Мы начнем с изучения конкретных алгоритмов обучения с подкреплением и обсуждения их поведения по сравнению с обучением с учителем.Мы также будем использовать задачу о тележке в качестве физического примера демонстрации RL в действии! Это руководство будет охватывать Q-обучение, DQN (Deep Q-Network), MDP, итерацию ценностей и политик, методы Монте-Карло, SARSA и DDGP.

Обучение с подкреплением (RL) — это растущее подмножество машинного обучения, которое включает в себя программные агенты, пытающиеся предпринимать действия или совершать действия в надежде максимизировать какое-то приоритетное вознаграждение. Существует несколько различных форм обратной связи, которые могут управлять методами системы RL.По сравнению с алгоритмами контролируемого обучения, которые отображают функции от входа к выходу, алгоритмы RL обычно не включают целевые выходы (даются только входные данные). В базовом алгоритме RL есть 3 элемента: агент (который может выбрать фиксацию действий в текущем состоянии), среда (реагирует на действие и предоставляет агенту новые данные) и вознаграждение (механизм стимулирования или накопительный механизм, возвращаемый агентом). среда). Базовая схема алгоритма RL приведена ниже:

Блок-схема алгоритма RL (Источник: https: // i.stack.imgur.com/eoeSq.png)

Общей целью большинства алгоритмов RL является достижение баланса между исследованием (обучение на новых точках данных) и эксплуатацией (использование ранее захваченных данных). Ближайшая цель — максимизировать награду с помощью испытаний, чередующихся между вышеупомянутой эксплуатацией и разведкой. Важно отметить, что существует три типа реализаций RL: на основе политик, на основе значений и на основе моделей. RL на основе политик включает в себя разработку политики или детерминированной / стохастической стратегии для максимизации совокупного вознаграждения.RL на основе значений пытается максимизировать функцию произвольного значения, В (с) . RL на основе модели основан на создании виртуальной модели для определенной среды, и агент учится действовать в рамках ограничений среды.

(Примечание: кредит за этот раздел принадлежит Кунг-Сяну, Хуану (Стиву). Вот его оригинальная статья)

  1. Действие (A): все возможные действия, которые может предпринять агент.
  2. Состояние (S): Текущая ситуация возвращается окружающей средой.
  3. Награда (R): немедленный возврат из среды для оценки последнего действия.
  4. Политика (π): стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния.
  5. Значение (V): ожидаемая долгосрочная доходность с учетом скидки, в отличие от краткосрочного вознаграждения R. Vπ (s) определяется как ожидаемая долгосрочная доходность π политики раскола текущего состояния.
  6. Q-значение или значение действия (Q): Q-значение аналогично Value, за исключением того, что оно принимает дополнительный параметр, текущее действие a . Qπ (s, a) относится к долгосрочному возврату текущего состояния s , предпринимая действия a в соответствии с политикой π.

Задача тележки полюса — известная задача в теории динамики и управления, с маятником, центр тяжести которого находится выше точки поворота. Это, естественно, создает нестабильную систему, и маятник обычно остается вертикально вниз без применения силы качания или динамического управления. У тележки есть одна степень свободы на своей оси, и система не имеет вертикального перемещения. Целью большинства систем тележки является эффективное поддержание равновесия тележки за счет приложения различных сил к точке поворота и оси его движения (в горизонтальном направлении).

Демонстрация балансировки тележки (Источник: Mc.AI)

Мы исследуем тележку и покажем, как можно использовать обучение с подкреплением для эффективной балансировки системы.

Поскольку RL — это форма обучения, характеризующаяся реакцией проб и ошибок на действия и их влияние на окружающую среду, имеет смысл смоделировать систему тележек через RL, поскольку система тележек сильно подвержена различным изменениям параметров, имея при этом четкую определенная схема агент-действие-среда-вознаграждение.Агент — это контроллер или алгоритм, который контролирует движение тележки. Действие — это физическое движение тележки в ответ на различные силы и моменты после фазы подъема. Окружающая среда — это физическая установка тележки по отношению к ограниченной области системы. Наградой является способность шеста сохранять устойчивый баланс в его текущем состоянии. Теперь мы определим конкретные действия и состояния проблемы с тележкой:

Действия с тележкой и возможные состояния (Источник: LiveBook-Manning)

Агент тележки ограничен двумя возможными действиями: (1) оказывать постоянное давление вправо на тележку.(2) приложить к тележке постоянную силу влево. Как видно на диаграмме, эти две силы направлены в горизонтальном направлении. Эти действия, которые может предпринять агент, соответственно изменят положение тележки и среды. Состояние тележки определяется исключительно скоростью и положением тележки, углом 𝜃 и полюсной скоростью на кончике. Все эти параметры были ранее определены как основа для дифференциального уравнения, которое учитывает свойства, необходимые для настройки и управления системой тележки.

Каждый раз, когда контроллер применяет силу, контроллер проверяет, достигнуто или максимизировано накопленное вознаграждение. В случае проблемы с тележкой, угол полюса по отношению к тележке и расстояние от центра определяют полученную ценность / вознаграждение. Если тележка обычно находится в вертикальном положении и находится рядом с центром окружающей среды, награда дается и максимизируется за эту последовательность. В случае, если награда не максимальна, контроллер вносит необходимые корректировки в силу и последующее смещение.Также важно отметить, что существует два критических условия, которые могут прервать или перезапустить цикл действие-среда-вознаграждение:

Критерии завершения 1 (Источник: LiveBook-Manning) Критерии завершения 2 (Источник: LiveBook-Manning)

В обоих случаях В приведенных выше случаях действия агента привели к случаю, в котором вознаграждение не было максимальным в указанной среде. (стержень был либо не в вертикальном положении, либо за пределами указанных границ) Это можно рассматривать как «наказание» модели. С другой стороны, каждый раз, когда получена награда, «счет» шеста увеличивается на 1.

Теперь, когда мы обсудили физические свойства системы тележки, математическую модель, используемую для ее решения, и применение RL к столбу, мы можем перейти к анализу двух алгоритмов, которые могут обеспечить эффективное управление и устойчивость тележки. .

Основываясь на возможных состояниях проблемы с тележкой, мы знаем, что если мы примем правильное решение, то тележка останется вертикальной и сбалансированной. Таким образом, мы можем идентифицировать пары действие-состояние, которые приводят к более высокому вознаграждению в системе тележки.Мы можем смоделировать каждую пару как функцию вероятности вознаграждения: 𝑅𝑒𝑤𝑎𝑟𝑑 = 𝑄 (𝑠, 𝑎). В этом случае награда известна как значение Q . Цель Q-Learning, алгоритма RL, состоит в том, чтобы найти эту функцию 𝑄 (𝑠, 𝑎), применяя ее итеративно к 𝑠 ′ (будущее состояние). Другими словами, Q-функция представляет ожидаемое общее вознаграждение, которое агент в состоянии 𝑠 может получить, выполнив определенное действие 𝑎. Первоначальная функция Q-обучения может быть представлена ​​как:

Функция Q-обучения

После получения некоторого вознаграждения 𝑟 путем выполнения действия 𝑎, мы можем достичь следующего состояния: 𝑠 ′.При достижении следующего состояния (𝑠 ′) агент выполняет новое действие (𝑎 ′) в отношении вознаграждения. Вес, который мы хотим сосредоточить на следующей награде (𝑟 ′), равен 𝛾. Таким образом, мы обновляем уравнение следующим образом:

Обновленная Q-функция

Прежде чем мы применим Q-обучение к проблеме Картпоула, важно признать, что Q-обучение является примером обучения без моделей. Позже мы обсудим MDP и то, как итерации политики и ценностей работают в отношении Q-обучения.

На основе анализа элементов Q-обучения становится очевидным, что система тележки может быть эффективно смоделирована с помощью Q-обучения.Задача о тележке имеет пространство состояний 4 измерений непрерывных значений (𝜃, 𝑙, 𝑥, 𝑥2) и пространство действий 2 дискретных значений (перемещение вправо или влево). Однако в типичном Q-обучении мы должны сдвигать наше состояние при каждом небольшом изменении угла или положения тележки, а это потребует огромных возможностей хранения в памяти. Более того, чтобы применить Q-обучение для балансировки системы тележки, мы должны аппроксимировать безмодельную функцию

𝑄 (𝑠, 𝑎), где вход — это пара состояние-действие (𝑠, 𝑎), а выход — некоторый ожидаемый награда.Этот метод аппроксимации функции 𝑄 (𝑠, 𝑎) известен как Deep Q-Network (DQN) и более устойчив к вариациям параметров и частым изменениям состояния. Этот метод следует тому же процессу, что и Q-обучение, но, скорее, использует глубокую нейронную сеть для вычисления 𝑄 (𝑠, 𝑎) на основе обученной сети узлов:

DQN для системы Cartpole (от Грега Сурмы)

Как видно на На диаграмме выше DQN использует текущие состояния тележки для вычисления ожидаемой награды и следующего действия для тележки, возвращая 𝑄 (𝑠, 𝑎) как для движения вправо, так и для движения влево.DQN, скорее всего, потребуется дополнить функцией потерь. Мы знаем, что обновленное уравнение Q-обучения уже вычисляет значение для 𝑄 (𝑠, 𝑎):

Обновленное уравнение Q-Learning

Таким образом, важно иметь функцию потерь, которая минимизирует ошибку между приближением из DQN и истина 𝑄 (𝑠, 𝑎), полученная из уравнения. Таким образом, лучше всего рассматривать общий процесс Q-обучения и DQN как «контролируемый метод проб и ошибок», который приближается к ожидаемому вознаграждению: 𝑄 (𝑠, 𝑎).Q-обучение использует обновленную Q-функцию, которая выполняет итерационные корректировки между дискретными парами состояние-действие. DQN стремится избежать чрезмерного использования памяти, которое может возникнуть при Q-обучении с почти бесконечными парами состояние-действие, в пользу нейронной сети, которая приближает ожидаемую награду от предыдущих непрерывных пар состояние-действие.

DQN обычно используются для проблемы тележки, и теперь мы можем понять реализацию DQN, которая максимизирует награду тележки (награда — это способность контроллера как балансировать, так и управлять тележкой).Прежде всего важно отметить, что мы можем суммировать состояние-действие-награда-состояние и среду системы тележки как кортеж: (𝑆, 𝐴, 𝑅, 𝑃, 𝜌), где 𝑆 — состояние, 𝐴 — действия, 𝑅 — функция вознаграждения, 𝑃 — вероятности перехода, а 𝜌 — начальное распределение состояний. Функция вознаграждения:

Функция вознаграждения для системы Cartpole

Эта формулировка системы Cartpole в виде кортежа известна как процесс принятия решений Маркова (MDP). MDP обычно предоставляет нам метод точного выбора действия 𝑎 при заданном состоянии 𝑠.Затем мы наблюдаем 𝑎 ’: и 𝑠’: на основе вероятностей перехода P . MDP также предоставляют методы, помогающие агентам найти оптимизированную политику в указанной среде в долгосрочной перспективе. Большинство реализаций DQN используют плоские сверточные нейронные сети с пакетной нормализацией. Этот метод использует итерационные корректировки в сторону 𝑄 (𝑠, 𝑎). После внедрения DQN необходимо обучить модель. Обучение DQN просто действует как этап обучения для системы тележки в ее среде.Этап обучения любой модели RL аналогичен банальному примеру обучения ребенка ходьбе. Есть несколько этапов обучения, которые должен пройти тележку, прежде чем она сможет эффективно сбалансировать как угол, так и положение системы: 1.) Научиться балансировать в одиночку. для балансировки шеста 4.) Оставаться в пределах, эффективно удерживая штангу. Конечная цель — решить среду как можно быстрее (решить за наименьшее количество шагов / эпизодов).По мере того, как модель обучается парам состояние-действие, она в конечном итоге увеличивает количество шагов, необходимых для решения. На рисунке ниже показан пример тренировки для DQN Cartpole. Как видно на графике, тележка в конечном итоге сокращает количество шагов, необходимых для решения среды:

Примерные шаги обучения и испытания для моделирования RL Cartpole (источник: Грег Сурма)

Теперь, когда мы продемонстрировали использование Q-обучения и DQN для задачи Cartpole, мы обобщим некоторые другие алгоритмы RL и противопоставим политику и итерацию значений.

Давайте обсудим концепцию марковских процессов принятия решений (MDP). Мы коснулись этого, когда обсуждали, как тренировать DQN. В каждом алгоритме RL есть агент, взаимодействующий с окружающей средой, предпринимая действия для максимизации некоторого вознаграждения. MDP — это специальный процесс стохастического управления временем для принятия решений, который предполагает случайную вероятность и полный контроль лица, принимающего решение. Это основа большинства алгоритмов RL.

MDP состоит из кортежа из 5 элементов: (Все заслуги за эти определения принадлежат Мустафе Альзанто.Вот его статья)

  • S : Набор состояний. На каждом временном шаге состояние окружающей среды представляет собой элемент s ∈ S .
  • A : Набор действий. На каждом временном шаге агент выбирает действие a ∈ A для выполнения.
  • p (s_ {t + 1} | s_t, a_t) : Модель перехода между состояниями, которая описывает, как состояние среды изменяется, когда пользователь выполняет действие a в зависимости от действия a и текущего состояния с .
  • p (r_ {t + 1} | s_t, a_t) : Модель вознаграждения, которая описывает действительное значение вознаграждения, которое агент получает из среды после выполнения действия. В MDP величина вознаграждения зависит от текущего состояния и выполненного действия.
  • 𝛾 : коэффициент дисконтирования, который определяет важность будущих вознаграждений.

В MDP мы ищем функцию политики, которую агент или лицо, принимающее решение, выберет в следующем состоянии s .После того, как мы укажем политику и зафиксируем действие для каждого состояния, агент будет вести себя как цепь Маркова, и состояние зависит только от следующего:

Марковских операторов (политика, текущее состояние и действие)

MDP, таким образом, является примером политики Алгоритм итераций, так как он хочет создать экземпляр политики и выбрать будущие действия на основе установленной политики. Мы предполагаем, что вознаграждение представляет собой общее дисконтированное вознаграждение (также известное как коэффициент дисконтирования):

Коэффициент дисконтирования (рисунок из MIT Intro to Deep Learning)

Мы используем коэффициент дисконтирования, чтобы предотвратить увеличение общей суммы вознаграждения до бесконечности (потому что это от 0 до 1).Фактор дисконтирования также позволяет нам оценить предпочтения агента. Помимо коэффициента скидки, есть две возможные среды, в которых может существовать MDP: детерминированная и стохастическая

Value and Policy Iteration — это алгоритмы RL, которые предполагают характеристики MDP. Value Iteration пытается постоянно уточнять функцию значения V (или Q-функцию), которая будет сходиться к наиболее оптимальному значению, в то время как Policy Iteration пытается определить функцию политики, которая будет сходиться в наиболее оптимальной политике.С помощью градиента политики мы напрямую оптимизируем политику. Q-обучение считается безмодельным и использует итерацию значений. Разница показана ниже:

Value v. Policy Iteration (Источник: MIT [12])

Подводя итог, итерация value пытается обновить функцию значения, которая будет использоваться для вычисления q-функции, в то время как итерация политики находит наиболее оптимальную политику. . Вот несколько хороших объяснений этих двух, данных Мустафой Аланцтотом:

Итерация значений : «Итерация значений вычисляет функцию оптимального значения состояния путем итеративного улучшения оценки В (с) .Алгоритм инициализирует В (с) произвольными случайными значениями. Он неоднократно обновляет значения Q (s, a) и V (s) , пока они не сойдутся. Итерация значений гарантированно сходится к оптимальным значениям. »

Итерация политики В то время как алгоритм итерации значения продолжает улучшать функцию значения на каждой итерации, пока функция значения не сойдется.Поскольку агент заботится только о поиске оптимальной политики, иногда оптимальная политика сходится перед функцией значения. Следовательно, другой алгоритм, называемый итерацией политики, вместо повторного улучшения оценки функции ценности, будет заново определять политику на каждом шаге и вычислять значение в соответствии с этой новой политикой, пока политика не сойдется. Итерация политики также гарантированно сходится к оптимальной политике, и часто требуется меньше итераций для схождения, чем алгоритм итерации значений.

SARSA

SARSA (состояние-действие-награда-состояние-действие) — это тип алгоритма обучения с подкреплением, который использует процесс принятия решения Маркова для корректировки значения Q-функции на основе следующего состояния. Следовательно, мы можем рассматривать SARSA как модифицированный алгоритм Q-обучения, в котором манипулируют дополнительным действием и состоянием.

Методы Монте-Карло

Монте-Карло RL является противоположностью Q-обучения в том смысле, что он не свободен от моделей.Методы Монте-Карло учатся непосредственно на опыте и прошлых парах действие-состояние без каких-либо предварительных знаний о переходах MDP. Методы Монте-Карло в основном используют итерацию политик, так как цель состоит в том, чтобы узнать функцию значения V из определенной политики.

DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)

Это расширение алгоритма Policy Gradient RL, которое применяет Deep Q-Network для произвольного исследования со стратегией мягких обновлений. Псевдокод приведен ниже.Эта статья объясняет это довольно хорошо:

Хотя основы RL требуют сложной логики и абстрактной оценки либо политики, либо функции ценности, существует множество конкретных приложений RL в реальном мире. Контроллеры PID или LQR (теория управления) могут быть заменены надежным алгоритмом RL. Есть также обычные приложения RL в робототехнике и движении (где есть четко определенная среда, действия и вознаграждение). RL также можно использовать в ситуациях, применимых в теории игр.Прекрасным примером этого является модель обучения с подкреплением AlphaGo, которая смогла превзойти лучшего игрока в мире.

Содержание этой статьи в основном заимствовано как из небольшого исследования, так и из книги, которую я написал.

Средние статьи, которые я цитирую:

Маркус Буххольц : https://medium.com/@markus.x.buchholz/deep-reinforcement-learning-deep-deterministic-policy-gradient-ddpg-algoritm -5a823da91b43

Thomas Simonini : https: // medium.com / free-code-camp / an-Introduction-to-reinforcement-learning-4339519de419

Thomas Simonini : https://medium.com/free-code-camp/diving-deeper-into-reinforcement-learning- with-q-learning-c18d0db58efe

Кунг-Сян, Хуанг (Стив) : https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-iq-learning-sarsa-dqn- ddpg-72a5e0cb6287? source = search_post ——— 2

Mustafa Alanztot: https: // medium.com/@m.alzantot/deep-reinforcement-learning-demysitifed-episode-2-policy-iteration-value-iteration-and-q-978f9e89ddaa?source=search_post

Мохаммед Ашраф: https://towardsdatascience.com / reinforcement-learning-demystified-markov-Decision -cesses-part-1-bf00dda41690? source = search_post ——— 8

Грег Сурма : https://towardsdatascience.com/cartpole-introduction -to-reinforcement-learning-ed0eb5b58288

[1] Сравнение алгоритмов обучения с подкреплением, примененных к… (n.д.). Получено из https://arxiv.org/pdf/1810.01940.

[2] Сурма Г. (18 января 2019 г.). Cartpole — Введение в обучение с подкреплением (DQN — Deep Q-Learning). Получено из https://towardsdatascience.com/cartpole- Introduction-to-reinforcement Learning- ed0eb5b58288.

[3] Квон С. (2007). Два альтернативных нечетких контроллера для системы Cartpole. 2007 Международная конференция по машинному обучению и кибернетике.DOI: 10.1109 / icmlc.2007.4370220

[4] (нет данных). Получено из http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?exampl e = InvertedPendulum§ion.

[5] (1995, 10 февраля). Получено из http://pages.cs.wisc.edu/~finton/qcontroller .html.

[6] (15 ноября 2016 г.). Балансировка тележки и стойки с помощью Q-Learning. Получено с https://medium.com/@tuzzer/cart-pole-balancing- with-q-learning-b54c6068d947.

[7] Выпускник ИИТ в Бомбее. (2019, 6 мая). Введение в Deep Q-Learning для обучения с подкреплением (на Python). Получено из https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/04/intro duction-deep-q-learning-python /.

[8] Phy, V. (4 ноября 2019 г.). Концепция обучения с подкреплением на тележке-шесте с DQN. Получено с сайта https://towardsdatascience.com/reinforcement- концепция обучения на тележке-полюсе-с-dqn- 799105ca670.

[9] Родригес Дж. (31 августа 2017 г.). Суп обучения с подкреплением: MDP, политика и ценностное обучение, Q-обучение и Deep-Q-Networks. Получено из https://medium.com/@jrodoughtts/reinforcement- learning-soup-mdps-policy-vs-value-learning-q- learning-and-deep-q-networks-4ac137acd07.

[10] Глубокое Q-обучение с Keras и тренажерным залом. (2017, 6 февраля). Получено из https://keon.io/deep-q- Learning /.

[11] Brunskill, E. (нет данных). Слайды по Q-обучению и моделям Монте-Карло Стэнфордского университета. Стэнфорд.

[12] © Александр Амини и Ава Солеймани MIT 6.S191 Введение в глубокое обучение: IntroToDeepLearning.com (слайды)

[13] Анкит Чоудари: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11 / reinforcement-learning-Introduction-monte-carlo-learning-openai-gym /

Практическое руководство по разработке эффективных подкреплений для вашей организации

На прошлой неделе наш блог был посвящен тому факту, что подкрепление является золотым ключом к успеху внедрения.Мы объяснили, что если вы хотите, чтобы люди изменили свое поведение; вы должны изменить их подкрепление. На самом деле это довольно простая концепция, и мы не думаем, что она многих из вас удивила. Но теперь мы спрашиваем, как именно вы это делаете? Почему одна тактика подкрепления работает для одного человека, но не работает для другого?

На этой неделе мы более подробно рассмотрим механику подкрепления и то, как можно использовать правильное подкрепление в нужное время (другими словами, золотой ключ), чтобы открыть дверь к успеху реализации.

Код ссылки

Если бы мы могли ответить на поставленные выше вопросы всего тремя словами, это были бы… Фрейм. Из. Ссылка. Проще говоря, система координат — это чье-то мировоззрение или перспектива. У каждого есть своя система отсчета, а зачастую и несколько. Ваш кругозор может зависеть от области бизнеса, в которой вы работаете, вашей профессиональной принадлежности, уровня вашей должности или любой другой группы, частью которой вы являетесь.

Ключом к пониманию системы взглядов является то, что вы должны понимать, что у разных людей разные точки зрения! Итак, то, что «положительно» для одного человека, не обязательно положительно для другого.По этой причине вы никогда не найдете ни одного подкрепления, которое мотивировало бы всех.

Кроме того, как и отдельные лица, группы могут также развивать коллективную систему координат. На организационном уровне это называется вашей «культурой». Коллективные системы отсчета (а также отдельные системы отсчета) очень трудно изменить, и их определенно нельзя игнорировать.

Меню подкреплений

Само собой разумеется, что подкрепление должно исходить из системы взглядов человека.Другими словами, , чтобы любое подкрепление могло повлиять на поведение, оно должно иметь значение или ценность для человека или группы, которых вы пытаетесь мотивировать. {Tweet This}.

Таким образом, один из основных вкладов, который могут сделать агенты изменений, — это помочь спонсорам поддержки в разработке меню подкреплений. Фактически, это один из наиболее важных элементов хорошего спонсорского контракта . Вот лишь несколько примеров подкреплений, которые вы можете использовать:

  • Назначение новых задач или обязанностей
  • Увеличение межведомственной роли
  • Общественное признание
  • Избавление от неприятных дел
  • Награды

Единственное «предупреждение главного хирурга» — не предполагать, что вы знаете, что важно для любого человека.Самый лучший вариант — спрашивайте!

Индекс целевого подкрепления

Целевой индекс подкрепления — это инструмент AIM , который может быть отличным ресурсом, который поможет вашим спонсорам определить, какие конкретные награды будут значимы для целей изменения. Инструмент работает несколько необычным образом — цель завершает работу с инструментом и определяет, какие подкрепления он / она считает значимыми, и менеджер делает то же самое. Затем инструмент помогает отсортировать подкрепления по следующим 7 категориям:

  1. Целевой — В настоящее время используется и оценивается сотрудником

  2. Возможность — В настоящее время не используется, но имеет существенное влияние на мотивацию прямого подчинения.

  3. Unseen Reinforcer — Используется не сознательно, но воспринимается сотрудником как применяемое.

  4. Различия в восприятии –Разница во мнениях между сотрудником и менеджером относительно того, используются ли эти Усилители или нет.

  5. Нет ответа — Менеджер считает, что они используются, а сотрудник — нет.

  6. Отходы ресурсов — Используется в настоящее время, но в системе полномочий сотрудника не имеет значения подкрепления

  7. Не применимо –Не предлагается, не признается и не считается действующим в настоящее время.

После того, как менеджер и непосредственный подчиненный заполнили TRI, они собираются вместе для обсуждения, сравнивая результаты. Это дает прекрасную возможность определить, что важно для каждого прямого подчиненного, вместо того, чтобы играть в угадайку. Кроме того, получение подобного вклада от сотрудников — отличный способ вовлечения.

За более чем 30 лет работы по консультированию по вопросам управления изменениями мы, честно говоря, были весьма удивлены некоторыми результатами оценок TRI.В одной организации самым значительным усилением была возможность выбрать товар с логотипом! В другом — фотографии лучших исполнителей, вывешенные на стенах штаб-квартиры компании! Все, что работает, всегда был нашим девизом!

Подкрепление может быть чем угодно, и до тех пор, пока оно значимо с точки зрения цели. Как только вы точно определите, что имеет значение, а что нет, вы будете готовы применить правильное усиление — и увидите ценность золотого ключа к успеху реализации.

Руководство по выбору материалов: Армирование | Журнал Concrete Construction

Большинство бетонов имеют встроенную стальную арматуру. Если предполагается, что сталь обеспечит прочность на изгиб или растяжение — если конструктивный элемент должен вести себя как композит, — мы называем его армированным бетоном марки . Но даже в так называемом простом бетоне, где мы рассчитываем, что бетон обеспечивает всю прочность, есть немного стали, иногда называемой температурной сталью . Эта легкая арматура представляет собой традиционно сварную проволочную арматуру и предназначена для плотного удержания трещин.

Сердечники с эпоксидным покрытием и черные стержни, взятые из одной структуры в одном возрасте, ясно демонстрируют положительный эффект покрытия.

Сталь и бетон так хорошо работают вместе, потому что их тепловые характеристики схожи: и расширяются, и сжимаются с одинаковой скоростью. Самая большая проблема, связанная со сталью в бетоне, заключается в том, что она подвержена коррозии.Когда это происходит, образующаяся ржавчина имеет объем более чем в пять раз больше, чем исходная сталь, и поэтому бетон повреждается побочными продуктами коррозии.

Чтобы противодействовать этой общей проблеме, была разработана коррозионно-стойкая арматура. Для этого эффективны несколько материалов:

  • Полимер, армированный волокном
  • Нержавеющая сталь
  • Углеродистая сталь с эпоксидным покрытием
  • Специальная патентованная сталь

Лучшим источником информации по арматурной стали является Институт арматурной стали для бетона.Он публикует информацию на нескольких уровнях, от исчерпывающего руководства по стандартной практике до Справочного руководства по арматурной стали , очень удобной книги в спиральном переплете.

Сталь арматурная стандартная

Размеры арматурного стержня

Выбрать стандартные арматурные стержни обычно так же просто, как сообщить поставщику размер и марку. Арматура продается как товар, отвечающий требованиям спецификации ASTM.Класс 40 означает, что сталь имеет минимальный предел текучести 40 000 фунтов на квадратный дюйм; Класс 60 означает предел текучести 60 000 фунтов на квадратный дюйм. Сталь сорта 40 обычно доступна только для прутков размером от №3 до №6. Марка 60 доступна в размерах от №3 до №18. Традиционные размеры стержней дюйм-фунт — это диаметр стержня в восьмых долях дюйма; метрические размеры стержня — это диаметр стержня в миллиметрах. Полосы отмечены рядом символов, которые указывают на многое в них (см. Диаграмму).

Большая часть арматурной стали размещается индивидуально, хотя в последнее время появился удобный вариант — это листы конструкционной сетки большой толщины.Эти листы свариваются в цехе и отправляются на стройплощадку, где их можно разместить с небольшими связями. Они задаются так же, как и более стандартная арматура для сварной проволоки, например 6×12-W16xW8, что означает:

  • Расстояние между продольными проволоками = 6 дюймов
  • Шаг поперечной проволоки = 12 дюймов.
  • Размер продольной проволоки = W16 (гладкая проволока, сечение = 0,16 кв. Дюйма)
  • Размер поперечной проволоки = W8 (гладкая проволока, сечение = 0.08 кв. Дюймов)

W — для гладкой проволоки; буква D означает деформированную проволоку.

Полимеры, армированные волокном

Арматура из стеклопластика

легче, прочнее и устойчивее к коррозии, чем сталь. Эти стержни изготовлены из армированного волокна, смолы, наполнителей и добавок. Волокна обеспечивают повышенную жесткость и способность к растяжению, в то время как смола имеет высокую прочность на сжатие и связывает волокна в прочную матрицу. Наиболее распространенными волокнами, используемыми в конструкционных материалах, являются стекловолокно, арамид и углерод.Стекловолокно — самое дешевое, а углеродное волокно — самое дорогое. Несколько мостов были построены с использованием арматуры FRP.

Полное руководство — Мастер ABA

Прикладной анализ поведения (ABA) включает в себя множество инструментов для улучшения поведения, но одним из наиболее важных является подкрепление, включая дифференциальное подкрепление. Дифференциальное подкрепление основано на 2 основных компонентах, обеспечивающих подкрепление для желаемого поведения и сдерживание подкрепления для целевого поведения.Звучит просто, правда? На самом деле это немного сложнее, но основы действительно просты. Хотя дифференциальное подкрепление обычно используется для уменьшения неадекватного поведения, опытные практикующие также используют эту стратегию для усиления желаемого поведения.

Дифференциальное подкрепление (DR) — это вмешательство, которое усиливает одну топографию поведения, одновременно подавляя все остальные реакции. Пять основных разновидностей предлагают варианты поведения, которые можно усилить:

  1. DRO-Дифференциальное усиление другого поведения
  2. DRA-Дифференциальное усиление альтернативного поведения
  3. DRI-Дифференциальное усиление несовместимого поведения
  4. DRL-Дифференциальное усиление более низких показателей поведения
  5. DR -Дифференциальное усиление более высоких показателей поведения

Может быть трудно придерживаться этих процедур.Загрузите бесплатный ресурс ниже для справки.

Вымирание

Важным компонентом дифференциального усиления является вымирание. В прикладном анализе поведения отказ от подкрепления за ранее подкрепленное поведение называется угашением. Часто такое поведение было непреднамеренно усилено, и для уменьшения вызывающего поведения применяется искоренение. Вызывающее поведение не должно получать подкрепления.

Хотя вымирание является обычным компонентом процедур аварийного восстановления, существуют некоторые риски, связанные с его использованием.Пройдите наш курс «Этика использования вымирания в процедурах дифференциального подкрепления», чтобы узнать больше и заработать 2 CEU по этике!

Типы дифференциального армирования

Существует несколько типов процедур дифференциального подкрепления (DR), которые затрагивают различные типы поведения. Хотя меры DR обычно используются для уменьшения вызывающего поведения, их также можно использовать для усиления желаемого поведения. Карстен и Карр (2009) сравнили 2 процедуры DR по их влиянию на приобретение навыков.Авторы обнаружили, что дифференцированное усиление непредвиденных ответов может привести к более быстрому приобретению навыков.

Варианты вмешательств DR, описанные ниже, различаются тем, какое поведение получает подкрепление или когда подкрепление доставляется. Понимание того, когда и как давать подкрепление, определяет успех процедуры.

Посмотрите видео ниже для обзора дифференциального армирования.

Дифференциальное усиление альтернативного поведения (DRA)

Процедуры дифференциального подкрепления альтернативного поведения (DRA) уменьшают проблемное поведение, усиливая соответствующее альтернативное поведение, которое выполняет ту же функцию.Начните с определения вероятной функции поведения, затем выберите поведение, которое дает ребенку такое же подкрепление, как и вызывающее поведение, которое нужно подкрепить.

Если вы работаете с ребенком, который постоянно жует свою рубашку, и вы определяете, что его поведение подкрепляется прямым доступом к сенсорному опыту, предоставьте ему подходящий альтернативный предмет, который он может жевать. В дополнение к предоставлению этого предмета вам может потребоваться дополнительная, не связанная с этим форма подкрепления, особенно вначале, чтобы побудить его выбрать предмет, который вы даете поверх его рубашки.Это может быть похвала, съедобное или даже несвязанное материальное подкрепление.

Вот еще один пример: вы работаете с ребенком, который начал ругаться. Вы определяете, что такое поведение поддерживается за счет социально опосредованного доступа к вниманию его сверстников. Вы можете реализовать процедуру DRA, усиливающую рассказывание анекдота, которая будет выполнять ту же функцию, что и ругань.

В приведенных выше примерах подкрепляемое поведение является подходящим альтернативным поведением, которое выполняет ту же функцию, что и вызывающее поведение.Если процедура

Дифференциальное усиление несовместимого поведения (DRI)

Процедуры дифференциального подкрепления несовместимого поведения (DRI) аналогичны процедурам DRA; однако выбранное вами поведение несовместимо с проблемным поведением. Чтобы поведение было несовместимым, ребенок не может одновременно выполнять выбранное действие и проблемное поведение. Опять же, поведение, которое вы выбираете для усиления, должно выполнять ту же функцию, что и проблемное поведение.

Рассмотрим следующий пример. Вы работаете с ребенком, который ударил своего взрослого, когда его просят сделать что-то, чего он не хочет. Вы определяете, что такое поведение поддерживается социально-опосредованным уходом от относительно сложной задачи. Вы решаете закрепить слово «помощь» на доске для сухого стирания, когда он не хочет делать свою работу. Написание слова «помощь» несовместимо с ударами. Вы можете помочь ему избежать сложной задачи, дав ему ответ или часть ответа, а также можете предложить дополнительное подкрепление (т.е. похвала, съедобное, щекотание, доступ к предпочтительному занятию, жетон и т. д.) для выбора несовместимого поведения.

Чтобы узнать больше о разнице между DRA и DRI, прочтите нашу статью: В чем разница между DRA и DRI?

Дифференциальное усиление другого поведения (DRO)

Процедуры дифференциального подкрепления другого поведения (DRO) усиливают отсутствие целевого поведения. Эту процедуру легко реализовать, потому что вы не стремитесь закрепить определенное поведение, а скорее обеспечиваете подкрепление в конце интервала, в котором не было целевого поведения.Поскольку вы усиливаете отсутствие вызывающего поведения, нет необходимости точно определять функцию поведения. Используйте DRO для тех действий, которые поддерживаются многократно или когда вам не удалось идентифицировать функцию.

Хотя эта процедура проста, она также имеет существенные недостатки. Поскольку вы нацелены на одно поведение или класс поведения, вы часто непреднамеренно усиливаете другие сложные модели поведения. Несмотря на это беспокойство, процедуры УЦИ могут быть очень эффективными в снижении значительного проблемного поведения.Посмотрите этот пример:

Вы работаете с ребенком, который часто становится агрессивным. Неясно, какова функция, потому что он, кажется, проявляет такое поведение в случайные моменты в самых разных ситуациях. Такое поведение обычно происходит несколько раз (примерно 3 раза) в час. Вы решили внедрить DRO с 15-минутным интервалом (чуть ниже базовой скорости поведения). Вы устанавливаете таймер на 15 минут. Каждый раз, когда таймер срабатывает без возникновения агрессии, ваш клиент получает подкрепление.Если ваш клиент проявляет агрессию, интервал немедленно сбрасывается на 15 минут.

В этом примере интервал будет сброшен только при возникновении агрессии. Это означает, что ваш клиент может получить подкрепление после совершения любого другого поведения, в том числе другого нежелательного поведения, такого как крик, шлепки или истерика. Вы должны решить, перевешивают ли преимущества DRO для вашего клиента эту возможность.

Дополнительную информацию о DRO можно найти в нашей статье: Что нужно знать о DRO .

Дифференциальное усиление более высоких норм поведения (DRH)

Иногда клиенты проявляют желаемое поведение со скоростью намного ниже того, что мы хотим видеть. Использование дифференциального подкрепления более высокого уровня поведения (DRH) систематически усиливает постепенное увеличение скорости этого поведения. Взгляните на этот пример:

Ваш клиент редко поднимает руку в классе, чтобы ответить на вопрос, особенно во время блока математики, даже если он часто знает правильный ответ.Вы решили использовать DRH, чтобы повысить скорость поднятия рук. Когда вы рассчитываете его базовую скорость, вы получаете математический блок 2/45 минут, поэтому вы устанавливаете свой первый критерий на 3. Вы обеспечиваете подкрепление, если он поднимает руку, чтобы ответить на вопросы, по крайней мере, 3 раза в течение этого отрезка времени. Со временем, по мере того, как он добивается успеха, вы постепенно повышаете критерии, которым он должен соответствовать, чтобы добиться подкрепления.

Дифференциальное усиление низких норм поведения (DRL)

Процедуры дифференциального подкрепления более низких показателей поведения (DRL) аналогичны процедурам DRH, за исключением того, что вы усиливаете постепенно снижающиеся показатели поведения.Это вмешательство идеально подходит для поведения, которое вы хотите уменьшить, но не устранить. Например:

Ваша клиентка здоровается со всеми, кого видит, даже если она поздоровалась с ними за последние 5 минут. Вы рассчитываете ее базовую реакцию на 10x / 5 минут. Чтобы гарантировать успех, вы устанавливаете начальные критерии для достижения подкрепления на 8x / 5 минут. Со временем, когда она достигнет этих критериев, вы установите новые критерии, которые помогут ей приблизиться к более устойчивому показателю.

Остин и Бевин (2011) использовали DRL, чтобы уменьшить количество запросов на внимание учителей со стороны 3 учеников начальных классов.Мало того, что вмешательство было эффективным, но учитель нашел его весьма приемлемым. Получение поддержки (социальной значимости) интервенциониста напрямую влияет на успех вмешательства.

Чтобы узнать больше о ДХО, прочтите наш пост Используйте ДХО для уменьшения поведения, а не для его устранения .

Тип дифференциального усиления Что усиливать Приложения
DRA Функционально эквивалентное альтернативное поведение Широко применяется для снижения неадекватного эквивалентного поведения 6 DR6 несовместимое поведение Широко применяется для снижения дезадаптивного поведения, используется для дифференцированного усиления независимого реагирования
DRO Отсутствие целевого поведения Полезно для снижения потенциально опасного поведения
DRH Поведение с частотой выше заранее определенной минимальной скорости Полезно для увеличения скорости желаемого поведения, которое есть в репертуаре учащегося, но встречается слишком редко
DRL Поведение, происходящее со скоростью ниже заранее определенного максимального поведения Регулировка частоты слишком частого правильного поведения

Проверьте свои знания

Посмотрите это видео в стиле «Выбери свое приключение», чтобы проверить свое понимание процедур дифференциального подкрепления.Можете ли вы помочь Аманде, новому BCBA, выбрать правильную процедуру?

Другое применение дифференциальной арматуры

Дифференциальное армирование имеет широкий спектр применения. Каждый раз, когда вы хотите ценить одно поведение над другим, вы можете использовать процедуру дифференциального подкрепления без угасания.

Например, если вы работаете с клиентом, который отвечает на вопросы правильно, но часто делает это медленно, вы можете по-разному подкреплять более быстрые ответы по сравнению с более медленными ответами.Если ему часто требуется 10 секунд, чтобы правильно ответить, вы можете дать более сильное подкрепление для любого ответа в течение 5 секунд. Если вы используете систему экономии токенов, вы можете предоставить 2 токена для быстрого ответа и только 1 токен для правильного ответа. Этот тип процедуры снижает разочарование вашего клиента из-за того, что он не подкрепляет медленную реакцию.

Важные соображения

Каждый раз, когда вы используете процедуру вымирания, знайте, что вы, вероятно, испытаете вспышку вымирания.Это означает, что поведение, скорее всего, ухудшится, прежде чем станет лучше.

Имея дело с интенсивным или потенциально опасным поведением, будьте осторожны при выборе процедуры исчезновения. Убедитесь, что у вас есть план, как обезопасить всех, если поведение вырастет до опасного уровня. Убедитесь, что у вас есть компетенция для выполнения этой процедуры или организовать соответствующий надзор.

Extinction не может быть практическим вмешательством во всех ситуациях. Если после тщательного рассмотрения вы решите, что вы не можете рисковать вспышкой вымирания, подумайте об использовании закона соответствия, предложив менее мощное подкрепление для вызывающего поведения и очень сильное подкрепление для альтернативного поведения.Например, если внимание поддерживает вызывающее поведение, сделайте тихий выговор за неподобающее поведение и уделите больше внимания альтернативному поведению.

Борреро и Волмер (2002) обнаружили, что поведение происходит со скоростью, пропорциональной скорости подкрепления как для проблемного, так и для надлежащего поведения во время процедур дифференциального подкрепления. Это важное исследование предлагает альтернативу потенциально рискованным процедурам исчезновения, которые обычно используются при реализации DR.

Функции поведения

Важным ключом к нескольким типам дифференциального подкрепления является определение функции нежелательного поведения.Любое поведение происходит потому, что оно работает на человека. Либо учащийся получает то, что хочет (осязаемое, внимание или сенсорный опыт), либо избегает того, чего он не хочет (требования, внимание или неприятный сенсорный опыт). Ваша процедура дифференциального подкрепления зависит от правильного определения функции неадаптивного поведения.

Обязательно прочтите сообщение Функции поведения , чтобы узнать больше об определении функций поведения.Этот пост также предоставляет бесплатную загрузку с полезными примерами.

Загрузить полное руководство

Дополнительные сведения и примеры дифференциального подкрепления можно найти в нашем полном руководстве «Дифференциальное подкрепление: практическое руководство по использованию DR, доступном на сайте Teacher’s Pay Teachers».

Ссылки и дополнительная литература

Афины, Э. С., Фоллмер, Т. Р. (2010). Исследование дифференциального подкрепления альтернативного поведения без угасания. Журнал прикладного анализа поведения , 43 (4), 569-589.

Остин, Дж. Л. и Беван, Д. (2011). Использование дифференцированного подкрепления с низкими показателями для уменьшения запросов детей на внимание учителя. Журнал прикладного анализа поведения , 44 (3), 451-461.

Борреро, Дж. К., и Фоллмер, Т. Р. (2002). Применение закона согласования к серьезному проблемному поведению. Журнал прикладного анализа поведения , 35 (1), 13-27.

Чоудхури, М., и Бенсон, Б.А. (2011). Использование дифференциального подкрепления для уменьшения поведенческих проблем у взрослых с ограниченными интеллектуальными возможностями: методологический обзор. Исследования нарушений развития , 32 (2), 383-394.

Карстен, А. М., и Карр, Дж. Э. (2009). Влияние дифференцированного подкрепления непредсказуемой реакции на приобретение навыков детьми с аутизмом. Журнал прикладного анализа поведения , 42 (2), 327-334.

Майерсон Дж. И Хейл С. (1984). Практические последствия закона соответствия. Журнал прикладного анализа поведения , 17 (3), 367-380.

Петчер, Э. С., и Бейли, Дж. С. (2008). Сравнение основных и побочных эффектов исчезновения и дифференциального усиления альтернативного поведения. Модификация поведения , 32 (4), 468-488.

Тросклер-Лассер, Н. М., Лерман, Д. К., Калл, Н. А., Аддисон, Л. Р., & Кодак, Т. (2008). Величина подкрепления: оценка предпочтения и эффективности подкрепления. Журнал прикладного анализа поведения , 41 (2), 203-220.

Уорд-Хорнер, Дж. К., Питтенгер, А., Пейс, Г., и Файнуп, Д. М. (2014). Влияние величины и распределения подкрепления на предпочтение графиков работы. Журнал прикладного анализа поведения , 47 (3), 623-627.

Связанные

Подкрепление — ваша любовь имеет значение

Поскольку вы теперь знаете, что «поведение вашего ребенка имеет смысл», потому что употребление психоактивных веществ усиливает, мы можем перейти к положительному подкреплению как к одной из основных стратегий помощи в CRAFT.То есть вы можете использовать те же поведенческие механизмы, которые усиливают употребление психоактивных веществ, вместо этого для подкрепления других форм поведения. По сути, поощряйте своего ребенка, когда он снова делает то, что вы от него хотите (приходит домой трезвым, убирает комнату, разговаривает спокойно, ведет себя хорошо со своей сестрой). Наградой может быть комплимент, объятие, любимая еда, подарочная карта или — что часто упускают из виду — просто признание того, что она сделала. Связанные с поведением, такие «золотые звезды» помогают вашему ребенку снова увидеть ценность такого поведения.Ваша задача — выяснить, что для нее вознаграждается, и смириться с дискомфортом, который вы можете почувствовать в ответном поведении, которое, по вашему мнению, она «все равно должна делать».

Есть ли взятки для подкрепления?

Как ваш ребенок научится хотеть измениться, если он «просто» делает это ради награды?

На самом деле, положительное подкрепление, если его постоянно практиковать, помогает внутренней мотивации вашего ребенка. Почему? Потому что с практикой, со временем, она ощутит на себе преимущества нового поведения, и оно само по себе станет вознаграждением.Между тем, ваше подкрепление в первую очередь повышает ее готовность к новому поведению, чтобы она могла начать испытывать внутренние преимущества позитивных изменений.

Ценность поощрения позитивного поведения в том, что оно может начать конкурировать с усиливающим действием наркотиков и алкоголя. По сути, ваш ребенок может научиться «чувствовать себя хорошо» не только с помощью наркотиков / алкоголя, но и другими способами. Они могут гордиться собой, признанными, признанными за свои усилия.Все хорошее, что способствует здоровой самооценке и умению справляться с жизнью.

Вопреки тому, что вы, возможно, слышали, конфронтация и наказание — не самые полезные стратегии, которые можно использовать, когда вы пытаетесь поощрять перемены. Фактически, они, вероятно, будут подталкивать вещи

в прямо противоположном направлении, когда ваш ребенок защищает свою позицию. Также не следует откладывать ответ, потому что он не оставляет вам возможности положительно повлиять на вашего ребенка. Также может случиться так, что нездоровое поведение вашего ребенка привлекает больше всего, если не все ваше внимание, даже когда он не употребляет наркотики, потому что вы все еще злитесь после последнего раза или беспокоитесь о следующем.Когда семья попадает в цикл конфронтации и наказания, негативное внимание может быть единственным видом, который получает ребенок.

Хотя ваши негативные чувства понятны, они могут помешать вам замечать хорошие вещи, которые также случаются (когда она трезвая и делает уроки, трезвая и ужинает с семьей, и т. Д.). Вашему ребенку может казаться, что он ничего не может сделать правильно (потому что вы все время расстроены), так зачем беспокоиться? Ключом к тому, чтобы ваш ребенок вносил изменения, которые закрепятся, будет ваше внимание (которое само по себе является наградой) к здоровому, адаптивному поведению, которое вы видите.Награждайте своего ребенка, когда он не употребляет! Другими словами, «поймайте, что она хорошая» (как бы редко это иногда ни казалось!). Сохранение вовлеченности и поощрение шагов к здоровому поведению — вот что поможет мотивировать вашего ребенка.

Найдите минутку, чтобы подумать о значимых наградах для вашего ребенка. Вот несколько рекомендаций:

  • Награды в глазах смотрящего.
    Отдых в Италии может показаться вам выигрышем в лотерею, но для ребенка получение более позднего комендантского часа и подарочная карта на музыку может оказаться ближе к цели.Подумайте, поговорите со своим партнером или поговорите с ребенком о том, что он считает полезным. Вы также можете посмотреть вокруг, какие награды она уже получает, которые вы, возможно, захотите связать с ее поведением.
  • Награды соответствуют потребностям вашего ребенка на текущем этапе его жизни; они могут измениться по мере ее развития.
    Например, большинство десятилетних детей ценят качественное времяпрепровождение с родителями, но в семнадцать лет… не очень. Опять же: награда в глазах смотрящего.
  • Награды точно соответствуют поведению, за которое они призваны вознаграждать.
    Время помогает связать награду с поведением, поэтому планируйте награды, которые вы можете доставить сразу или вскоре после (не до) поведения. Не поддавайтесь искушению дать что-то сейчас в надежде, что ее поведение изменится позже.
  • Награды — это вещи, которые вы готовы и можете дать.
    Убедитесь, что вас устраивает стоимость и другие качества выбранных вами наград. Новая игра Grand Theft Auto может быть чем-то, что ему действительно нравится, но если она не совместима с вашими ценностями и бюджетом, вы можете подумать о другом.Некоторые из самых эффективных наград, такие как ваше внимание, комплименты и привязанность, бесплатны.

Дополнительные рекомендации и примеры подкрепления в действии см. В нашей главе об этом в книге Beyond Addiction .

Положительное подкрепление, которое постоянно практикуется с течением времени, усилит мотивацию вашего ребенка к изменениям. Наберитесь терпения и не сдавайтесь, если ее поведение не меняется так быстро, как вам хотелось бы. Изменения требуют времени. Если вы сомневаетесь или думаете, что «это не работает для моего ребенка» или «ему все равно», ознакомьтесь с рекомендациями: является ли вознаграждение вознаграждением для вашего ребенка? Как ваше время? И имейте в виду, что последовательное изменение поведения трудно для всех, но особенно для подростков и молодых людей, которые в любом случае находятся в постоянном движении.Постарайтесь терпеть этот процесс и помните, что изменение моделей поведения требует готовности сопротивляться им достаточно долго, чтобы усвоить новые. Это много работы!

Следующая страница: Естественные последствия — возможность их возникновения

Руководство для начинающих по обучению с подкреплением и его реализации на Python

Введение

Один из самых фундаментальных вопросов для ученых всего мира — «Как освоить новый навык?». Желание понять ответ очевидно — если мы сможем это понять, мы сможем позволить человеческому виду делать то, о чем раньше не думали.С другой стороны, мы можем обучить машины выполнять больше «человеческих» задач и создать настоящий искусственный интеллект.

Хотя у нас пока нет полного ответа на поставленный выше вопрос, есть несколько ясных вещей. Независимо от навыка, мы сначала учимся, взаимодействуя с окружающей средой. Учимся ли мы водить машину или младенец учимся ходить, обучение основано на взаимодействии с окружающей средой. Обучение на основе взаимодействия — основополагающая концепция всех теорий обучения и интеллекта.

Повторное обучение

Сегодня мы рассмотрим обучение с подкреплением — целенаправленное обучение, основанное на взаимодействии с окружающей средой. Считается, что обучение с подкреплением — это надежда на настоящий искусственный интеллект. И это правильно, потому что потенциал обучения с подкреплением огромен.

Обучение с подкреплением быстро растет, создавая широкий спектр обучающих алгоритмов для различных приложений. Следовательно, важно знать методы обучения с подкреплением.Если вы не знакомы с обучением с подкреплением, я предлагаю вам прочитать мою предыдущую статью о введении в обучение с подкреплением и RL-платформы с открытым исходным кодом.

После того, как вы поймете основные принципы, продолжайте читать эту статью. К концу этой статьи вы получите полное представление об обучении с подкреплением и его практическом применении.

П.С. Для реализации мы предполагаем, что у вас есть базовые знания Python.Если вы не знаете Python, вам следует сначала изучить это руководство.

Содержание

  1. Формулировка задачи обучения с подкреплением
  2. Сравнение с другими методиками машинного обучения
  3. Основа для решения задач обучения с подкреплением
  4. Реализация обучения с подкреплением
  5. Повышение сложности
  6. Ознакомьтесь с последними достижениями RL
  7. Дополнительные ресурсы

1.Формулировка задачи обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением — это обучение тому, что делать и как соотносить ситуации с действиями. Конечным результатом является максимальное увеличение числового сигнала вознаграждения. Учащемуся не говорят, какое действие следует предпринять, но вместо этого он должен выяснить, какое действие принесет максимальную награду. Давайте разберемся с этим на простом примере ниже.

Рассмотрим пример, когда ребенок учится ходить.

Вот шаги, которые сделает ребенок, обучаясь ходить:

  1. Первое, что заметит ребенок, это заметит, как вы идете.Вы используете две ноги, делая шаг за раз, чтобы ходить. Улавливая эту концепцию, ребенок пытается воспроизвести вас.
  2. Но скоро он поймет, что перед прогулкой ребенок должен встать! Это проблема, возникающая при попытке ходить. Итак, теперь ребенок пытается встать, шатается и поскользнулся, но все еще решительно настроен встать.
  3. Тогда есть еще одна проблема, с которой нужно справиться. Вставать было легко, но чтобы оставался на месте, — это совсем другое дело! Сжимая воздух, чтобы найти опору, ребенок умудряется стоять.
  4. Теперь настоящая задача ребенка — начать ходить. Но сказать легче, чем сделать на самом деле. Есть очень много вещей, о которых нужно помнить, , например, балансировка веса тела, решение, какую ногу поставить следующей и куда ее поставить.

Звучит сложно, правда? На самом деле немного сложно встать и начать идти, но вы так привыкли к этому, что вас не беспокоит задача. Но теперь вы можете понять, насколько это сложно для ребенка.

Давайте формализуем приведенный выше пример, «постановка проблемы» примера: , чтобы пройти , где ребенок — это агент , пытающийся манипулировать средой (которая является поверхностью, по которой он ходит) на , выполняя действия (а именно ходьба) , и он / она пытается перейти из одного состояния (то есть каждый шаг, который он / она делает) в другое. Ребенок получает награду (скажем, шоколад) , когда он / она выполняет подмодуль задачи (а именно, выполнив пару шагов) и не получит никакого шоколада (a.k. отрицательная награда) , когда он / она не может ходить. Это упрощенное описание проблемы обучения с подкреплением.

Вот хорошее вводное видео по обучению с подкреплением.

2. Сравнение с другими методологиями машинного обучения

Обучение с подкреплением относится к большему классу алгоритмов машинного обучения. Ниже приводится описание типов методологий машинного обучения.

Давайте посмотрим на сравнение RL и других:

  • Контролируемое и подкрепляющее обучение : В контролируемом обучении есть внешний «супервизор», который обладает знаниями об окружающей среде и делится ими с агентом для выполнения задачи. Но есть некоторые проблемы, в которых существует так много комбинаций подзадач, которые агент может выполнить для достижения цели. Так что создавать «супервайзера» практически нецелесообразно.Например, в шахматной игре можно сыграть десятки тысяч ходов. Так что создание базы знаний, в которую можно играть, — утомительное занятие. При решении этих проблем более целесообразно учиться на собственном опыте и извлекать из него знания. Это основное различие, которое можно сказать об обучении с подкреплением и обучении с учителем. Как в обучении с учителем, так и в обучении с подкреплением существует соответствие между вводом и выводом. Но в обучении с подкреплением есть функция вознаграждения, которая действует как обратная связь с агентом, в отличие от обучения с учителем.
  • Неконтролируемое и подкрепляющее Leanring : В обучении с подкреплением существует отображение между входными и выходными данными, которого нет в неконтролируемом обучении. При обучении без учителя основная задача состоит в том, чтобы найти лежащие в основе закономерности, а не сопоставление. Например, если задача состоит в том, чтобы предложить пользователю новостную статью, алгоритм неконтролируемого обучения рассмотрит похожие статьи, которые пользователь ранее читал, и предложит кого-нибудь из них. В то время как алгоритм обучения с подкреплением будет получать постоянную обратную связь от пользователя, предлагая несколько новостных статей, а затем выстраивая «граф знаний», из которых статьи понравятся человеку.

Существует также четвертый тип методологии машинного обучения, называемый полу-контролируемым обучением , который по сути представляет собой комбинацию контролируемого и неконтролируемого обучения. Оно отличается от обучения с подкреплением, поскольку аналогично обучению с учителем и полу-контролируемому обучению имеет прямое отображение, а подкрепление — нет.

3. Структура для решения задач обучения с подкреплением

Чтобы понять, как решить задачу обучения с подкреплением, давайте рассмотрим классический пример задачи обучения с подкреплением — задачу многорукого бандита.Сначала мы поймем фундаментальную проблему исследования и эксплуатации, а затем перейдем к определению структуры для решения проблем RL.

Предположим, у вас много игровых автоматов со случайными выплатами. Игровой автомат будет выглядеть примерно так.

Теперь вам нужно как можно быстрее получить максимальный бонус от игровых автоматов. Что бы вы сделали?

Один наивный подход может заключаться в том, чтобы выбрать только один игровой автомат и продолжать нажимать на рычаг в течение всего дня.Звучит скучно, но это может дать вам «некоторые» выплаты. При таком подходе вы можете сорвать джекпот (с вероятностью, близкой к 0,00000… .1), но большую часть времени вы можете просто сидеть перед игровым автоматом и терять деньги. Формально это можно определить как подход чистой эксплуатации . Это оптимальный выбор? Ответ — нет.

Давайте посмотрим на другой подход. Мы могли нажать на рычаг каждого игрового автомата и молиться Богу, чтобы хотя бы один из них выиграл джекпот.Это еще один наивный подход, который заставит вас тянуть за рычаги в течение всего дня, но даст вам неоптимальные выплаты. Формально это подход чистой разведки .

Оба этих подхода не оптимальны, и мы должны найти правильный баланс между ними, чтобы получить максимальное вознаграждение. Говорят, что это дилемма исследования и эксплуатации обучения с подкреплением.

Сначала мы формально определяем структуру проблемы обучения с подкреплением, а затем перечисляем возможные подходы к решению проблемы.

Марковский процесс принятия решений:

Математическая основа для определения решения в сценарии обучения с подкреплением называется Марковский процесс принятия решения . Это может быть оформлено как:

  • Набор состояний, S
  • Комплект действий, А
  • Функция вознаграждения,
  • руб.
  • Полис, №
  • Значение, В

Мы должны выполнить действие (A) для перехода из начального состояния в конечное ( S ). Взамен вы получаете награду (R) за каждое действие, которое мы предпринимаем.Наши действия могут привести к положительной или отрицательной награде.

Набор предпринятых нами действий определяет нашу политику (π), а вознаграждение, которое мы получаем взамен, определяет нашу ценность (V). Наша задача здесь — максимизировать наши вознаграждения, выбрав правильную политику. Таким образом, мы должны максимизировать для всех возможных значений S за время t.

Задача кратчайшего пути

Позвольте мне прояснить другой пример.

Это представление задачи о кратчайшем пути.Задача — перейти с места A на место F с минимальными затратами. Цифры на каждом краю между двумя разрядами представляют стоимость, затраченную на преодоление расстояния. Отрицательная стоимость — это на самом деле некоторый заработок на подходе. Мы определяем ценность как общую совокупную награду, когда вы выполняете политику.

Здесь,

  • Набор состояний — это узлы, а именно {A, B, C, D, E, F}
  • Необходимо перейти из одного места в другое, а именно {A -> B, C -> D и т. Д.}
  • Функция вознаграждения — это значение, представленное ребром, т.е.е. стоимость
  • Политика — это «способ» выполнить задачу, а именно {A -> C -> F}

Теперь предположим, что вы находитесь в точке A, единственный видимый путь — это ваш следующий пункт назначения, и все, что находится за его пределами, на данном этапе неизвестно (также известное как наблюдаемое пространство).

Вы можете воспользоваться жадным подходом и сделать следующий наилучший шаг, который идет от {A -> D} из подмножества {A -> (B, C, D, E)}. Точно так же теперь вы находитесь в месте D и хотите перейти в место F, вы можете выбрать {D -> (B, C, F)}.Мы видим, что {D -> F} имеет самую низкую стоимость, и поэтому мы идем по этому пути.

Итак, здесь наша политика заключалась в том, чтобы взять {A -> D -> F}, а наше значение — -120.

Поздравляем! Вы только что реализовали алгоритм обучения с подкреплением. Этот алгоритм известен как -эпсилон-жадный, — буквально жадный подход к решению проблемы. Теперь, если вы (продавец) снова захотите перейти с места A на место F, вы всегда будете выбирать ту же политику.

Другие способы передвижения?

Можете ли вы угадать, к какой категории относится наша политика i.е. (чистое исследование против чистой эксплуатации)?

Обратите внимание, что принятая нами политика не является оптимальной. Нам нужно будет немного «изучить», чтобы найти оптимальную политику. Подход, который мы здесь использовали, основан на обучении на основе политик, и наша задача — найти оптимальную политику среди всех возможных политик. Есть разные способы решить эту проблему, я кратко перечислю основные категории

  • На основе политики, , где наша цель — найти оптимальную политику
  • На основе стоимости, , где наша цель — найти оптимальное значение, т.е.е. накопительная награда
  • На основе действий, , где мы фокусируемся на том, какие оптимальные действия предпринимать на каждом этапе

Я постараюсь подробно рассказать об алгоритмах обучения с подкреплением в будущих статьях. А пока вы можете обратиться к этой статье, посвященной обзору алгоритмов обучения с подкреплением.

4. Реализация обучения с подкреплением

Мы будем использовать алгоритм Deep Q-Learning. Q-Learning — это алгоритм обучения, основанный на политике, с аппроксимацией функций в качестве нейронной сети.Этот алгоритм использовался Google, чтобы победить людей в играх Atari!

Давайте посмотрим псевдокод Q-Learning:

  1. Инициализировать таблицу значений « Q (s, a)» .
  2. Наблюдать за текущим состоянием « с» .
  3. Выберите действие ‘a’ для этого состояния на основе одной из политик выбора действия (например, epsilon greedy)
  4. Выполните действие и обратите внимание на награду r’ , а также на новое состояние s’ .
  5. Обновите значение для состояния, используя наблюдаемое вознаграждение и максимально возможное вознаграждение для следующего состояния. Обновление производится по формуле и параметрам, описанным выше.
  6. Установить новое состояние и повторять процесс, пока не будет достигнуто конечное состояние.

Простое описание Q-обучения можно резюмировать следующим образом:

Сначала мы увидим, что такое проблема Картпола, а затем перейдем к написанию кода решения.

Когда я был ребенком, я помню, что брал палку и пытался удерживать ее в одной руке.Я и мои друзья обычно устраивали соревнования, на которых тот, кто уравновешивал их на большее количество времени, получал «награду» в виде шоколада!

Вот краткое видео-описание реальной системы тележек

Давайте закодируем!

Чтобы настроить наш код, нам нужно сначала установить несколько вещей,

Шаг 1. Установите библиотеку keras-rl

Из терминала выполните следующие команды:

 git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.мерзавец
cd keras-rl
python setup.py установить 

Шаг 2: Установите зависимости для среды CartPole

Предполагая, что у вас установлен pip, вам необходимо установить следующие библиотеки

 pip install h5py
pip install тренажерный зал
 

Шаг 3: приступим!

Сначала нам нужно импортировать необходимые модули

 импортировать numpy как np
импортный тренажерный зал

из keras.models импортировать Последовательный
из кераса.слои импортировать Плотность, Активация, Сглаживание
от keras.optimizers импорт Адам

из rl.agents.dqn импортировать DQNAgent
из rl.policy import EpsGreedyQPolicy
из rl.memory импорт SequentialMemory 

Затем установите соответствующие переменные

 ENV_NAME = 'CartPole-v0'

# Получите среду и извлеките количество действий, доступных в задаче Cartpole
env = gym.make (ENV_NAME)
np.random.seed (123)
env.seed (123)
nb_actions = env.action_space.n 

Далее мы строим очень простую модель нейронной сети с одним скрытым слоем.

 model = Последовательный ()
model.add (Flatten (input_shape = (1,) + env.observation_space.shape))
model.add (Плотный (16))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (Плотный (nb_actions))
model.add (Активация ('линейный'))
печать (model.summary ()) 

Далее мы настраиваем и компилируем наш агент. Мы устанавливаем нашу политику как Epsilon Greedy, и мы также устанавливаем нашу память как последовательную память, потому что мы хотим хранить результат выполненных нами действий и награды, которые мы получаем за каждое действие.

Политика
 = EpsGreedyQPolicy ()
memory = SequentialMemory (предел = 50000, длина_окна = 1)
dqn = DQNAgent (модель = модель, nb_actions = nb_actions, memory = memory, nb_steps_warmup = 10,
target_model_update = 1e-2, policy = policy)
dqn.compile (Адам (lr = 1e-3), metrics = ['mae'])

# Хорошо, теперь пора кое-чему научиться! Мы визуализируем тренировку здесь для демонстрации, но это значительно замедляет тренировку.
dqn.fit (env, nb_steps = 5000, visualize = True, verbose = 2) 

Теперь мы тестируем нашу модель обучения с подкреплением

.
 dqn.test (env, nb_episodes = 5, visualize = True) 

Это будет выход нашей модели:

И вуаля! Вы только что создали бота для обучения с подкреплением!

5. Повышение сложности

Теперь, когда вы увидели базовую реализацию обучения Re-Inorcement, давайте начнем двигаться к еще нескольким задачам, каждый раз немного увеличивая сложность.

Проблема — Ханойские башни

Для тех, кто не знаком с игрой — она ​​была изобретена в 1883 году и состоит из 3 стержней и ряда дисков (3 на рисунке выше), размер которых последовательно начинается с крайнего левого стержня.Задача состоит в том, чтобы переместить все диски от крайнего левого стержня к крайнему правому стержню с наименьшим числом ходов . (Вы можете прочитать больше в Википедии)

Если нам нужно сопоставить эту проблему, давайте начнем с состояний:

  • Начальное состояние — Все 3 диска в крайнем левом стержне (в порядке 1, 2 и 3 сверху вниз)
  • Конечное состояние — Все 3 диска в крайнем правом стержне (в порядке 1, 2 и 3 сверху вниз)

Все возможные состояния:

Вот наши 27 возможных состояний:

Все диски в штоке Один диск в стержне (13) диски в штоке (23) диски в штоке (12) диски в штоке
(123) ** 321 (13) 2 * (23) 1 * (12) 3 *
* (123) * 312 (13) * 2 (23) * 1 (12) * 3
** (123) 231 2 (13) * 1 (23) * 3 (12) *
132 * (13) 2 * (23) 1 * (12) 3
213 2 * (13) 1 * (23) 3 * (12)
123 * 2 (13) * 1 (23) * 3 (12)

Где (12) 3 * обозначает диски 1 и 2 в крайнем левом стержне (сверху вниз) 3 в среднем стержне, а * обозначает пустой крайний правый стержень

Числовая награда:

Поскольку мы хотим решить проблему за наименьшее количество шагов, мы можем присвоить вознаграждение в размере -1 к каждому шагу.

Политика:

Теперь, не вдаваясь в технические подробности, мы можем отобразить возможные переходы между вышеуказанными состояниями. Например (123) ** -> (23) 1 * с наградой -1. Также можно перейти на (23) * 1

Если теперь вы можете видеть параллель, каждое из этих 27 состояний, упомянутых выше, может представлять собой график, аналогичный графику алгоритма кратчайшего пути, описанного выше, и мы можем найти наиболее оптимальные решения, экспериментируя с различными состояниями и путями.

Задача — 3 x 3 Rubix Cube

Я могу решить эту проблему и за вас, но я бы хотел, чтобы вы сделали это сами.Следуйте той же линии мысли, которую я использовал выше, и у вас все должно получиться.

Начните с определения начального и конечного состояний. Затем определите все возможные состояния и их переходы, а также вознаграждение и политику. Наконец, вы сможете создать решение для сборки кубика рубикса, используя тот же подход.

6. Взгляд на последние достижения в обучении с подкреплением

Как вы понимаете, сложность этого куба Рубикса во много раз выше, чем у Ханойских башен.Вы также можете понять, как увеличилось количество возможных вариантов. Теперь подумайте о количестве состояний и опций в игре в шахматы, а затем в игре Go! Google DeepMind недавно создал алгоритм глубокого обучения с подкреплением, который победил Ли Седола!

Благодаря недавнему успеху в области глубокого обучения, теперь акцент постепенно смещается на применение глубокого обучения для решения задач обучения с подкреплением. Недавно стало известно о поражении Ли Седола алгоритмом глубокого обучения с подкреплением, разработанным Google DeepMind.Подобные прорывы наблюдаются в видеоиграх, где разработанные алгоритмы достигают точности человеческого уровня и выше. Исследования все еще находятся на должном уровне, и промышленные и академические лидеры работают вместе над достижением цели создания лучших самообучающихся роботов

Источник

Некоторые основные домены, в которых был применен RL:

  • Теория игр и взаимодействие нескольких агентов
  • Робототехника
  • Компьютерные сети
  • Автомобильная навигация
  • Медицина и
  • Промышленная логистика.

Есть так много неизведанных вещей, и с учетом нынешнего повального увлечения глубоким обучением, применяемым к обучению с подкреплением, безусловно, впереди нас ждут прорывы!

Вот одна из последних новостей:

Рад поделиться новостью о #AlphaGo! pic.twitter.com/IT5HGBmYDr

— Демис Хассабис (@demishassabis) 4 января 2017 г.

7. Дополнительные ресурсы

Надеюсь, теперь у вас есть глубокое понимание того, как работает обучение с подкреплением.Вот несколько дополнительных ресурсов, которые помогут вам узнать больше об обучении с подкреплением

Конечные ноты

Надеюсь, вам понравилась эта статья. Если у вас есть сомнения или вопросы, не стесняйтесь размещать их ниже. Если вы раньше работали с обучением с подкреплением, поделитесь своим опытом ниже. В этой статье я хотел дать вам обзор обучения с подкреплением и его практического применения.