Адепт: Информ
Методические рекомендации по разработке индексов изменения сметной стоимости строительстваПриказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 84/пр от 2017-02-09 , МР (Методические рекомендации) № 84/пр от 2017-02-09 Методические рекомендации по применению федеральных единичных расценок на строительные, специальные строительные, ремонтно-строительные, монтаж оборудования и пусконаладочные работы
Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 81/пр от 2017-02-09 , МР (Методические рекомендации) № 81/пр от 2017-02-09 Методические рекомендации по разработке единичных расценок на строительные, специальные строительные, ремонтно-строительные работы, монтаж оборудования и пусконаладочные работы
Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 75/пр от 2017-02-08 , МР (Методические рекомендации) № 75/пр от 2017-02-08 Методические рекомендации по разработке государственных элементных сметных норм на монтаж оборудования и пусконаладочные работы
Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 76/пр от 2017-02-08 , МР (Методические рекомендации) № 76/пр от 2017-02-08 Методические рекомендации по применению федеральных единичных расценок на строительные, специальные строительные, ремонтно-строительные, монтаж оборудования и пусконаладочные работы
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 81/пр от 2017-02-09 Методика применения сметных норм
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 1028/пр от 2016-12-29 Справочник базовых цен на проектные работы в строительстве «Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП)»
Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 30/пр от 2016-01-27 , Справочник базовых цен № 30/пр от 2016-01-27 Справочник базовых цен на проектные работы в строительстве «Объекты энергетики.
Электросетевые объекты» Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 30/пр от 2016-01-27 , Справочник базовых цен № 30/пр от 2016-01-27 Справочник базовых цен на проектные работы в строительстве «Объекты энергетики. Генерация энергии»
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 1886-ИФ/09 от 2021-01-22 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 3290-ИФ/09 от 2021-01-30 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 5363-ИФ/09 от 2021-02-12 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 6799-ИФ/09 от 2021-02-24 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 8282- ИФ/09 от 2021-03-04 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 9351-ИФ/09 от 2021-03-11 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 10706-ИФ/09 от 2021-03-19 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 12241-ИФ/09 от 2021-03-27 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в I квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 18410-ИФ/09 от 2021-05-04 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства во II квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 19563-ИФ/09 от 2021-05-14 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства во II квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 20800-ИФ/09 от 2021-05-21 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства во II квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 22127-ИФ/09 от 2021-05-29 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства во II квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 24532-ИФ/09 от 2021-06-14 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства во II квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 25360-ИФ/09 от 2021-06-19 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства во II квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 26585-ИФ/09 от 2021-06-28 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства во II квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 27603-ИФ/09 от 2021-07-02 О внесении изменений в сметные нормативы, внесенные в федеральный реестр сметных нормативов, подлежащих применению при определении сметной стоимости объектов капитального строительства, строительство которых финансируется с привлечением средств федерального бюджета.
Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 270/пр от 2016-04-25 , Справочник базовых цен № 270/пр от 2016-04-25 Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов
СП 292.1325800.2017 Здания и сооружения в цунамиопасных районах. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 292.1325800.2017 от 2017-06-23 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 915/пр от 2017-06-23 СП 294.1325800.2017 Конструкции стальные. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 294.1325800.2017 от 2017-05-31 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 828/пр от 2017-05-31 СП 252.1325800.
2016 Конструкции бетонные, армированные полимерной композитной амрматурой. Правила проектирования СП (Свод правил) № 295.1325800.2017 от 2017-07-11 , СП (Свод правил) № 988/пр от 2017-07-11 Изменение №1 к СП 256.1325800.2016 Электроустановки жилых и общественных зданий. Правила проектирования и монтажа
СП (Свод правил) № СП 256.1325800.2016 от 2017-12-26 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1721/пр от 2017-12-26 Изменение №1 к СП 251.1325800.2016 Здания общеобразовательных организаций. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 251.1325800.2016 от 2017-12-26 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1721/пр от 2017-12-26 Изменение №1 к СП 39.13330.2012 СНиП 2.06.05-84 Плотины из грунтовых материалов
СП (Свод правил) № 39.13330.2012 от 2017-11-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1581/пр от 2017-11-25 СП 317.
1325800.2017 Инженерно-геодезические изыскания для строительства. Общие правила производства работ СП (Свод правил) № 317.1325800.2017 от 2017-12-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1702/пр от 2017-12-22 СП 318.1325800.2017 Дороги лесные. Правила эксплуатации
СП (Свод правил) № 318.1325800.2017 от 2017-12-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1713/пр от 2017-12-25 СП 319.1325800.2017 Здания и помещения медицинских организаций. Правила эксплуатации
СП (Свод правил) № 319.1325800.2017 от 2017-12-18 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1682/пр от 2017-12-18 СП 320.1325800.2017 Полигоны для твердых коммунальных отходов. Проектирование, эксплуатация и рекультивация
СП (Свод правил) № 320.1325800.2017 от 2017-11-17 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1555/пр от 2017-11-17 СП 321.
1325800.2017 Здания жилые и общественные. Правила проектирования противорадоновой защиты СП (Свод правил) № 321.1325800.2017 от 2017-12-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1616/пр от 2017-12-05 СП 322.1325800.2017 Здания и сооружения в сейсмических районах. Правила обследования последствий землетрясения
СП (Свод правил) № 322.1325800.2017 от 2017-11-03 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1501/пр от 2017-11-03 СП 338.1325800.2018 Защита от шума для высокоскоростных железнодорожных линий. Правила проектирования и строительства
СП (Свод правил) № 338.1325800.2018 от 2018-02-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 69/пр от 2018-02-05 СП 379.1325800.2018 Общежития и хостелы. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 379.1325800.
2018 от 2018-06-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 333/пр от 2018-06-05
СП 377.1325800.2017 Сооружения портовые. Правила эксплуатаци СП (Свод правил) № 377.1325800.2017 от 2017-12-11 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1641/пр от 2017-12-11 СП 375.1325800.2017 Трубы промышленные дымовые. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 375.1325800.2017 от 2017-12-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1667/пр от 2017-12-14 СП 374.1325800.2018 Здания и помещения животноводческие, птицеводческие и звероводческие. Правила эксплуатации
СП (Свод правил) № 374.1325800.2018 от 2018-05-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 316/пр от 2018-05-25 СП 378.1325800.2017 Морские трубопроводы.
Правила проектирования и строительства СП (Свод правил) № 378.1325800.2017 от 2017-11-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1583/пр от 2017-11-25 СП 373.1325800.2018 Источники теплоснабжения автономные. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 373.1325800.2018 от 2018-05-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 310/пр от 2018-05-24 СП 372.1325800.2018 Здания жилые многоквартирные. Правила эксплуатации
СП (Свод правил) № 372.1325800.2018 от 2018-01-18 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 27/пр от 2018-01-18 СП 371.1325800.2017 Опалубка. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 371.1325800.2017 от 2017-12-11 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1640/пр от 2017-12-11 СП 370.
1325800.2017 Устройства солнцезащитные зданий. Правила проектирования СП (Свод правил) № 370.1325800.2017 от 2017-12-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1615/пр от 2017-12-05 СП 369.1325800.2017 Платформы морские стационарные. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 369.1325800.2017 от 2017-12-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 1670/пр от 2017-12-14 Изменение № 2 к СП 256.1325800.2016 Электроустановки жилых и общественных зданий. Правила проектирования и монтаж
СП (Свод правил) № 256.1325800.2016 от 2018-09-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 588/пр от 2018-09-19 Изменение № 4 к СП 79.13330.2012 СНиП 3.06.07-86 Мосты и трубы. Правила обследований и испытаний
СП (Свод правил) № 79.13330.2012 от 2018-09-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 561/пр от 2018-09-05 СП 14.
13330.2018 СНиП II-7-81 Строительство в сейсмических районах СП (Свод правил) № 14.13330.2018 от 2018-05-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 309/пр от 2018-05-24 Изменение № 1 к СП 50.13330.2012 СНиП 23-02-2003 Тепловая защита зданий
СП (Свод правил) № 50.13330.2012 от 2018-12-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 807/пр от 2018-12-14 СП 402.1325800.2018 Здания жилые. Правила проектирования систем газопотребления
СП (Свод правил) № 402.1325800.2018 от 2018-12-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 789/пр от 2018-12-05 СП 404.1325800.2018 Информационное моделирование в строительстве. Правила разработки планов проектов, реализуемых с применением технологии информационного моделирования
СП (Свод правил) № 404.1325800.2018 от 2018-12-17 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 814/пр от 2018-12-17 СП 407.
1325800.2018 Земляные работы. Правила производства способом гидромеханизации СП (Свод правил) № 407.1325800.2018 от 2018-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 853/пр от 2018-12-24 СП 405.1325800.2018 Конструкции бетонные с неметаллической фиброй и полимерной арматурой. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 405.1325800.2018 от 2018-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 850/пр от 2018-12-24 СП 408.1325800.2018 Детальное сейсмическое районирование и сейсмомикрорайонирование для территориального планирования
СП (Свод правил) № 408.1325800.2018 от 2018-12-26 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 873/пр от 2018-12-26 Изменение № 1 к СП 160.1325800.2014 Здания и комплексы многофункциональные. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 160.
1325800.2014 от 2019-03-01 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 142/пр от 2019-03-01
Изменение № 2 к СП 36.13330.2012 СНИП 2.05.06-85 Магистральные трубопроводы СП (Свод правил) № 36.13330.2012 от 2019-04-29 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 246/пр от 2019-04-29 Изменение № 3 к СП 256.1325800.2016 Электроустановки жилых и общественных зданий. Правила проектирования и монтажа
СП (Свод правил) № 256.1325800.2016 от 2019-04-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 238/пр от 2019-04-25 СП 438.1325800.2019 Инженерные изыскания при планировке территорий. Общие требования
СП (Свод правил) № 438.1325800.2019 от 2019-02-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 127/пр от 2019-02-25 СП 443.
1325800.2019 Мосты с конструкциями из алюминиевых сплавов. Правила проектирования СП (Свод правил) № 443.1325800.2019 от 2019-04-30 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 251/пр от 2019-04-30 СП 446.1325800.2019 Инженерно-геологические изыскания для строительства. Общие правила производства работ
СП (Свод правил) № 446.1325800.2019 от 2019-06-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 329/пр от 2019-06-05 Методика применения сметных цен строительных ресурсов
Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 77/пр от 2017-02-08 Изменение № 1 к СП 23.13330.2018 СНиП 2.02.02-85 Основания гидротехнических сооружений
СП (Свод правил) № 23.13330.2018 от 2019-07-18 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 410/пр от 2019-07-18 Изменение № 2 к СП 54.
13330.2016 СНиП 31-01-2003 Здания жилые многоквартирные СП (Свод правил) № 54.13330.2016 от 2019-08-09 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 459/пр от 2019-08-09 Изменение № 3 к СП 118.13330.2012 СНиП 31-06-2009 Общественные здания и сооружения
СП (Свод правил) № 118.13330.2012 от 2019-09-17 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 546/пр от 2019-09-17 Изменение № 1 к СП 255.1325800.2016 Здания и сооружения. Правила эксплуатации. Основные положения
СП (Свод правил) № 255.1325800.2016 от 2019-08-05 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 445/пр от 2019-08-05 Изменения №1 к СП 42.13330.2016 СНиП 2.07.01-89* Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений
СП (Свод правил) № СП 42.13330.2016 от 2019-09-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 557/пр от 2019-09-19 СП 452.
1325800.2019 Здания жилые многоквартирные с применением деревянных конструкций. Правила применения СП (Свод правил) № 452.1325800.2019 от 2019-10-28 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 651/пр от 2019-10-28 Изменение №1 к СП 54.13330.2016 СНиП 31-03-2003 Жилые здания многоквартирные
СП (Свод правил) № 54.13330.2016 от 2019-10-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 621/пр от 2019-10-14 Изменение №1 к СП 82.13330.2016 СНиП III-10-75 Благоустройство территории
СП (Свод правил) № 82.13330.2016 от 2019-09-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 560/пр от 2019-09-20 Изменение №1 к СП 113.13330.2016 СНиП 21-02-99 Стоянки автомобилей
СП (Свод правил) № 113.13330.2016 от 2019-09-17 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 545/пр от 2019-09-17 Изменение №2 к СП 35.
13330.2011 СНиП 2.05.03-84 Мосты и трубы СП (Свод правил) № 35.13330.2011 от 2019-11-11 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 681/пр от 2019-11-11 СП 451.1325800.2019 Здания общественные с применением деревянных конструкций. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 451.1325800.2019 от 2019-10-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 643/пр от 2019-10-22 СП 450.1325800.2019 Агропромышленные кластеры. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 450.1325800.2019 от 2019-09-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 561/пр от 2019-09-20 СП 53.13330.2019 Планировка и застройка территории ведения гражданами садоводства. Здания и сооружения. (СНиП 30-02-97 Планировка и застройка территорий садоводческих (дачных) объединений граждан, здания и сооружения
СП (Свод правил) № 53.
13330.2019 от 2019-10-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 618/пр от 2019-10-14
СП 19.13330.2019 Сельскохозяйственные предприятия. Планировочная организация земельного участка. СНип II-97-96 Генеральные планф сельскохозяйственных предприятий СП (Свод правил) № 19.13330.2019 от 2019-10-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 620/пр от 2019-10-14 Изменение №4 к СП 118.13330.2012 СНиП 31-06-2009 Общественные здания и сооружения
СП (Свод правил) № 118.13330.2012 от 2019-12-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 822/пр от 2019-12-19 Изменение №3 к СП 120.13330.2012 СНиП 32-03-2003 Метрополитены
СП (Свод правил) № 120.13330.2012 от 2019-10-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 619/пр от 2019-10-14 Изменение №2 к СП 42.
13330.2016 СНиП 2.07.01-89 Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений СП (Свод правил) № 42.13330.2016 от 2019-12-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 824/пр от 2019-12-19 Изменение №3 к СП 54.13330.2016 СНиП 31-03-2003 Здания жилые многоквартирные
СП (Свод правил) № 54.13330.2016 от 2019-12-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 823/пр от 2019-12-19 СП 467.1325800.2019 Стоянки автомобилей. Правила эксплуатации
СП (Свод правил) № 467.1325800.2019 от 2019-12-26 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 887/пр от 2019-12-26 СП 474.1325800.2019 Метрополитены. Правила обследования и мониторинга строительных конструкций подземных сооружений
СП (Свод правил) № 474.1325800.2019 от 2019-12-26 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 888/пр от 2019-12-26 СП 475.
1325800.2020 Парки. Правила градостроительного проектирования и благоустройства СП (Свод правил) № 475.1325800.2020 от 2020-01-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 26/пр от 2020-01-22 СП 477.1325800.2020 Здания и комплексы высотные. Требования пожарной безопасности
СП (Свод правил) № 477.1325800.2020 от 2020-01-29 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 45/пр от 2020-01-29 Изменение №1 к СП 14.13330.2018 СНиП II-7-81 Строительство в сейсмических районах
СП (Свод правил) № СП 14.13330.2018 от 2019-12-26 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 886/пр от 2019-12-26 Изменение №1 к СП 18.13330.2019 Производственные объекты. Планировочная организация земельного участка (СНиП II-89-80 Генеральные планы промышленных предприятий
СП (Свод правил) № 18.
13330.2019 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 858/пр от 2019-12-24
Изменение №1 к СП 32.13330.2018 СНиП 2.04.03-85 Канализация. Наружные сети и сооружения СП (Свод правил) № 32.13330.2018 от 2019-12-23 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 839/пр от 2019-12-23 Изменение №1 к СП 68.13330.2017 СНиП 3.01.04-87 Приемка в эксплуатацию законченных строительством объектов. Основные положения
СП (Свод правил) № 68.13330.2017 от 2019-12-10 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 795/пр от 2019-12-10 Изменение №1 к СП 52.13330.2016 СНиП 23-05-95 Естественное и искусственное освещение
СП (Свод правил) № 52.13330.2016 от 2019-11-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 699/пр от 2019-11-20 Изменение №1 к СП 101.
13330.2012 СНиП 2.06.07-87 Подпорные стены, судоходные щлюзы, рыбопропускные и рыбозащитные сооружения СП (Свод правил) № 101.13330.2012 от 2019-12-23 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 837/пр от 2019-12-23 Изменение №1 к СП 124.13330.2012 СНиП 41-02-2003 Тепловые сети
СП (Свод правил) № 124.13330.2012 от 2019-11-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 698/пр от 2019-11-20 Изменение №1 к СП 152.13330.2018 Здания федеральных судов. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 152.13330.2018 от 2019-11-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 718/пр от 2019-11-22 Изменение №1 к СП 285.1325800.2016 Стадионы футбольные. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 285.1325800.2016 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 751/пр от 2019-12-02 Изменение №1 к СП 296.
1325800.2017 Здания и сооружения. Особые воздействия СП (Свод правил) № 296.1325800.2017 от 2019-11-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 706/пр от 2019-11-20 Изменение №1 к СП 316.1325800.2017 Терминалы контейнерные. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 316.1325800.2017 от 2019-11-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 727/пр от 2019-11-25 Изменение №1 к СП 332.1325800.2017 Спортивные сооружения. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 332.1325800.2017 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 862/пр от 2019-12-24 Изменение №1 к СП 345.1325800.2017 Здания жилые и общественные. Правила проектирования тепловой защиты
СП (Свод правил) № 345.1325800.2017 от 2019-10-31 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 664/пр от 2019-10-31 Изменение №1 к СП 348.
1325800.2017 Индустриальные парки и промышленные кластеры. Правила проектирования СП (Свод правил) № 348.1325800.2017 от 2019-11-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 721/пр от 2019-11-22 Изменение №1 к СП 385.1325800.2018 Защита зданий и сооружений от прогрессирующего обрушения. Правила проектирования. Основные положения
СП (Свод правил) № 385.1325800.2018 от 2019-11-15 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 693/пр от 2019-11-15 Изменение №1 к СП 387.1325800.2018 Железобетонные пространственные конструкции покрытий и перекрытий. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 387.1325800.2018 от 2019-11-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 701/пр от 2019-11-20 Изменение №1 к СП 396.1325800.2018 Улицы и дороги населенных пунктов. Правила градостроительного проектирования
СП (Свод правил) № 396.
1325800.2018 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 852/пр от 2019-12-24
Изменение №2 к СП 16.13330.2017 СНиП II-23-81 Стальные конструкции СП (Свод правил) № 16.13330.2017 от 2019-12-04 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 769/пр от 2019-12-04 Изменение №1 к СП 28.13330.2017 СНиП 2.03.11-85 Защита строительных конструкций от коррозии
СП (Свод правил) № СП 28.13330.2017 от 2019-11-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 723/пр от 2019-11-22 Изменение №2 к СП 35.13330.2011 СНиП 2.05.03-84 Мосты и трубы
СП (Свод правил) № 35.13330.2011 от 2019-11-11 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 681/пр от 2019-11-11 Изменение №2 к СП 40.13330.2012 СНиП 2.06.06-85 Плотины бетонные и железобетонные
СП (Свод правил) № 40.
13330.2012 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 752/пр от 2019-12-02
Изменение №2 к СП 42.13330.2016 СНиП 2.07.01-89 Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений СП (Свод правил) № 42.13330.2016 от 2019-12-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 824/пр от 2019-12-19 Изменение №2 к СП 45.13330.2017 СНиП 3.02.01-87 Земляные сооружения, основания и фундаменты
СП (Свод правил) № 45.13330.2017 от 2019-11-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 705/пр от 2019-11-20 Изменение №2 к СП 82.13330.2016 СНиП III-10-75 Благоустройство территории
СП (Свод правил) № 82.13330.2016 от 2019-12-23 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 840/пр от 2019-12-23 Изменение №2 к СП 107.
13330.2012 СНиП 2.10.04-85 Теплицы и парники СП (Свод правил) № 107.13330.2012 от 2019-11-20 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 700/пр от 2019-11-20 Изменение №2 к СП 134.13330.2012 Системы электросвязи зданий и сооружений. Основные положения проектирования
СП (Свод правил) № СП 134.13330.2012 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 851/пр от 2019-12-24 Изменение №2 к СП 255.1325800.2016 Здания и сооружения. Правила эксплуатации. Основные положения
СП (Свод правил) № 255.1325800.2016 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 748/пр от 2019-12-02 Изменение №3 к СП 22.13330.2016 СНиП 2.02.01-83* Основания зданий и сооружений
СП (Свод правил) № СП 22.13330.2016 от 2019-11-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 722/пр от 2019-11-22 Изменение №3 к СП 44.
13330.2011 СНиП 2.09.04-87* Административные и бытовые здания СП (Свод правил) № СП 44.13330.2011 от 2019-11-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 716/пр от 2019-11-22 Изменение №3 к СП 54.13330.2016 СНиП 31-01-2003 Здания жилые многоквартирные
СП (Свод правил) № 54.13330.2016 от 2019-12-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 823/пр от 2019-12-19 Изменение №3 к СП 56.13330.2011 СНиП 31-03-2001 Производственные здания
СП (Свод правил) № 56.13330.2011 от 2019-11-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 719/пр от 2019-11-22 Изменение №3 к СП 251.1325800.2016 Здания общеобразовательных организаций. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 251.1325800.2016 от 2019-11-22 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 713/пр от 2019-11-22 Изменение №3 к СП 25.
13330.2012 СНиП 2.02.04-88 Основания и фундаменты на вечномерзлых грунтах СП (Свод правил) № 25.13330.2012 от 2019-11-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 730/пр от 2019-11-25 Изменение №4 к СП 120.13330.2012 СНиП 32-03-2003 Метрополитены
СП (Свод правил) № 120.13330.2012 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 863/пр от 2019-12-24 Изменение №5 к СП 31.13330.2012 СНиП 2.04.02-84 Водоснабжение. Наружные сети и сооружения
СП (Свод правил) № 31.13330.2012 от 2019-12-23 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 838/пр от 2019-12-23 СП 48.13330.2019 СНиП 12-01-2004 Организация строительства
СП (Свод правил) № 48.13330.2019 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 861/пр от 2019-12-24 СП 58.
13330.2019 СНиП 33-01-2003 Гидротехнические сооружения. Основные положения СП (Свод правил) № 58.13330.2019 от 2019-12-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 811/пр от 2019-12-16 СП 453.1325800.2019 Сооружения искусственные высокоскоростных железнодорожных линий. Правила проектирования и строительства
СП (Свод правил) № 453.1325800.2019 от 2019-12-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 809/пр от 2019-12-16 СП 454.1325800.2019 Здания жилые многоквартирные. Правила оценки аварийного и ограниченно-работоспособного технического состояния
СП (Свод правил) № 454.1325800.2019 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 853/пр от 2019-12-24 СП 457.1325800.2019 Сооружения спортивные для велосипедного спорта. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 457.
1325800.2019 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 757/пр от 2019-12-02
СП 458.1325800.2019 Здания прокуратур. Правила проектирования СП (Свод правил) № 458.1325800.2019 от 2019-11-25 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 728/пр от 2019-11-25 СП 459.1325800.2019 Сооружения спортивные для гребных видов спорта. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 459.1325800.2019 от 2019-12-09 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 784/пр от 2019-12-09 СП 460.1325800.2019 Здания общеобразовательных организаций дополнительного образования детей. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 460.1325800.2019 от 2019-12-10 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 792/пр от 2019-12-10 СП 461.
1325800.2019 Биопереходы на объектах транспортной инфраструктуры. Правила проектирования СП (Свод правил) № 461.1325800.2019 от 2019-12-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 802/пр от 2019-12-16 СП 462.1325800.2019 Здания автовокзалов. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 462.1325800.2019 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 747/пр от 2019-12-02 СП 463.1325800.2019 Здания речных и морских вокзалов. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 463.1325800.2019 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 749/пр от 2019-12-02 СП 464.1325800.2019 Здания торгово-развлекательных комплексов. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 464.1325800.2019 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 750/пр от 2019-12-02 СП 465.
1325800.2019 Здания и сооружения. Защита от вибрации метрополитена. Правила проектирования СП (Свод правил) № 465.1325800.2019 от 2019-12-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 756/пр от 2019-12-02 СП 466.1325800.2019 Наемные дома. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 466.1325800.2019 от 2019-12-10 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 793/пр от 2019-12-10 СП 468.1325800.2019 Бетонные и железобетонные конструкции. Правила обеспечения огнестойкости и огнесохранности
СП (Свод правил) № 468.1325800.2019 от 2019-12-10 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 790/пр от 2019-12-10 СП 469.1325800.2019 Сооружения животноводческих, птицеводческих и звероводческих предприятий. Правила эксплуатаци
СП (Свод правил) № 469.1325800.2019 от 2019-12-10 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 791/пр от 2019-12-10 СП 470.
1325800.2019 Конструкции стальные. Правила производства работ СП (Свод правил) № 470.1325800.2019 от 2019-12-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 815/пр от 2019-12-16 СП 471.1325800.2019 Информационное моделирование в строительстве. Контроль качества производства строительных работ
СП (Свод правил) № 471.1325800.2019 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 854/пр от 2019-12-24 СП 472.1325800.2019 Армогрунтовые системы мостов и подпорных стен на автомобильных дорогах. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 472.1325800.2019 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 855/пр от 2019-12-24 СП 473.1325800.2019 Здания, сооружения и комплексы подземные. Правила градостроительного проектирования
СП (Свод правил) № 473.
1325800.2019 от 2019-12-24 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 856/пр от 2019-12-24
СП 480.1325800.2020 Информационное моделирование в строительстве. Требования к формированию информационных моделей объектов капитального строительства для эксплуатации многоквартирных домов СП (Свод правил) № 480.1325800.2020 от 2020-01-14 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 12/пр от 2020-01-14 СП 481.1325800.2020 Информационное моделирование в строительстве. Правила применения в экономически эффективной проектной документации повторного использования и при ее привязке
СП (Свод правил) № 481.1325800.2020 от 2020-01-17 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 18/пр от 2020-01-17 СП 482.1325800.2020 Инженерно-гидрометеорологические изыскания для строительства. Общие правила производства работ
СП (Свод правил) № 482.
1325800.2020 от 2020-01-29 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 46/пр от 2020-01-29
СП 483.1325800.2020 Трубопроводы промысловые из высококачественного чугуна с шаровидным графитом для нефтегазовых месторождений. Правила проектирования, строительства, эксплуатации и ремонта СП (Свод правил) № 483.1325800.2020 от 2020-03-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 126/пр от 2020-03-16 О порядке организации и проведения государственной экспертизы проектной документации и результатов инженерных изысканий
Постановление Правительства РФ № 145 от 2007-03-05 О составе разделов проектной документации и требованиях к их содержанию
Постановление Правительства РФ № 87 от 2008-02-16 Лесной кодекс Российской Федерации (редакция от 22 декабря 2020 года)
Кодекс РФ № 200-ФЗ от 2006-12-04 , Федеральный закон № 200-ФЗ от 2006-12-04 , Федеральный закон № 201-ФЗ от 2006-12-04 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 31891-ИФ/09 от 2021-08-02 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 33267-ИФ/09 от 2021-08-09 Градостроительный кодекс Российской Федерации (редакция от 02 июля 2021 года) (с изменениями и дополнениями, вступ.
в силу с с 01 сентября 2021 года) Кодекс РФ № 190-ФЗ от 2004-12-29 , Федеральный закон № 190-ФЗ от 2004-12-29 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 34475-ИФ/09 от 2021-08-17 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 35422-ИФ/09 от 2021-08-20 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 35822-ИФ/09 от 2021-08-24 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 36820-ИФ/09 от 2021-08-31 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 38115-ИФ/09 от 2021-09-07 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 38891-ИФ/09 от 2021-09-10 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 39177-ИФ/09 от 2021-09-14 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 40123-ИФ/09 от 2021-09-20 Федеральный реестр сметных нормативов (по состоянию на 20.
09.2021) Федеральный реестр 2021-09-28 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 41778-АЛ/09 от 2021-09-29 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в III квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 42302-АЛ/09 от 2021-10-01 Изменение №2 к СП 46.13330.2012 «СНиП 3.06.04-91 Мосты и трубы»
СП (Свод правил) № 46.13330.2012 от 2021-03-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 104/пр от 2021-03-02 Изменение №3 к СП 158.
13330.2014 «Здания и помещания медицинских организаций. Правила проектирования» СП (Свод правил) № 158.13330.2014 от 2021-03-01 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 98/пр от 2021-03-01 СП 499.1325800.2021 «Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от карстово-суффозионных процессов»
СП (Свод правил) № 499.1325800.2021 от 2021-03-02 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 105/пр от 2021-03-02 СП 501.1325800.2021 «Здания из крупногабаритных модулей»
СП (Свод правил) № 501.1325800.2021 от 2021-05-13 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 284/пр от 2021-05-13 Изменение №1 к СП 292.1325800.2017 Здания и сооружения в цунамиопасных районах. Правила проектирования
СП (Свод правил) № 292.1325800.2017 от 2021-07-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 477/пр от 2021-07-16 СП 502.
1325800.2021 Инженерно-экологические изыскания для строительства. Общие правила производства работ СП (Свод правил) № 502.1325800.2021 от 2021-07-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 475/пр от 2021-07-16 СП 503.1325800.2021 Трубопроводы из непластифицированного поливинилхлорида самотечных систем водоотведения. Правила проектирования, строительства и эксплуатации
СП (Свод правил) № 503.1325800.2021 от 2021-07-16 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 476/пр от 2021-07-16 СП 504.1325800.2021 Инженерные изыскания для строительства на континентальном шельфе. Общие требования
СП (Свод правил) № 504.1325800.2021 от 2021-07-19 , Приказ Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (Минстроя России) № 481/пр от 2021-07-19 О рекомендуемой величине индексов изменения сметной стоимости строительства в IV квартале 2021 года, в том числе величине индексов изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ, индексов изменения сметной стоимости пусконаладочных работ
Письмо Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) № 46012-ИФ/09 от 2021-10-25
Как изготавливать арматурные изделия: технологическая карта
Согласно определению, данному в Википедии, арматура — совокупность соединённых между собой элементов, которые при совместной работе с бетоном в железобетонных сооружениях воспринимают растягивающие напряжения (балки), а также могут использоваться для усиления бетона в сжатой зоне (колонны).
Арматура является важнейшим компонентом железобетона и всех железобетонных конструкций. Практически ни одно строительство в наше время не возможно представить без применения арматуры, это объясняется тем, что стальная арматура очень хорошо подходит для увеличения прочности на растяжение. Строительная арматура придает железобетонным конструкциям особую прочность, а бетон защищает арматуру от коррозии.
Арматура для железобетонных конструкций подразделяется:
— по материалу — на стальную и неметаллическую;
— по технологии изготовления — на горячекатаную стержневую диаметром 6-90 мм и холоднотянутую круглую проволочную диаметром 3-8 мм в виде обыкновенной или высокопрочной проволоки, а также арматурных канатов и прядей;
— по профилю — на круглую гладкую и периодического профиля. Арматура периодического профиля имеет фигурную поверхность, чем достигается ее лучшее сцепление с бетоном;
— по принципу работы в железобетонной конструкции — на ненапрягаемую и напрягаемую;
— по назначению — на рабочую арматуру, воспринимающую в основном растягивающие напряжения; распределительную, предназначенную для распределения нагрузки между стержнями рабочей арматуры; монтажную, служащую для сборки арматурных каркасов;
— по способу установки — на штучную арматуру, арматурные каркасы и сетки.
Особую группу составляет стальная жесткая арматура в виде тавровых балок и другого проката, применяемая для армирования высотных зданий, специальных сооружений, и так называемая дисперсная арматура в виде рубленого стекловолокна или асбеста, используемая главным образом для армирования цементного камня.
Содержание арматуры в железобетонных конструкциях проектируется в определенных пределах и характеризуется коэффициентом армирования, т. е. соотношением общей площади поперечного сечения рабочих стержней к сечению бетона, выраженным в процентах. Минимальная величина коэффициента армирования для растянутой арматуры в процентах от площади расчетного сечения бетона зависит от марки бетона, класса арматурной стали, вида арматуры и колеблется в пределах 0,1-0,25%; для сжатой арматуры коэффициент армирования достигает 0,5%.
В помощь строителям, на нашем Форуме, в разделе «Строительная практика» опубликована «Технологическая карта на изготовление товарной арматуры и технологических арматурных изделий».
Технологическая карта на устройство монолитной фундаментной плиты
Область применения.
Технологическая карта разработана на бетонные работы по устройству монолитной фундаментной плиты при производстве работ по объекту: «Здание аптеки с магазином смешанных товаров по адресу с.Кичменгский Городок, ул.Лесная 24».
Общие данные.
В технологической карте предусмотрен вариант подачи бетонной смесии бункером при помощи крана KC-55713
В технологической карте приведены организация и технология строительных процессов, указаны основные правила техники безопасности. Представлены конструктивные схемы по организации и технологии работ.
В состав работ данной технологической карты входят опалубочные, арматурные, бетонные работы. В технологической карте не предусмотрены мероприятия при производстве работ в зимнее время.
Подготовительные мероприятия.
До начала производства работ:
Организован отвод поверхностных вод от площадки при производстве работ при положительных температурах.
Предоставлены подъездные пути и автодороги.
Обозначены пути движения механизмов, места складирования, укрупнения арматурных сеток и опалубки, подготовлена монтажная оснастка и приспособления.
Обеспечено временное электроснабжение и освещение
Завезены арматурные сетки, каркасы и комплекты опалубки в необходимом количестве.
Составлены акты приемки основания фундаментов в соответствии с исполнительной схемой
Произведена геодезическая разбивка осей и разметка положения фундаментной плиты в соответствии с проектом; на поверхность бетонной подготовки краской нанесены риски, фиксирующие положение рабочей плоскости щитов опалубки.
На поверхность ростверков фундаментов краской нанесены риски, фиксирующие положение рабочей плоскости щитов опалубки.
Перед установкой опалубки и арматуры производитель работ (прораб, мастер) должен проверить правильность устройства бетонной подготовки и разметки положения осей и отметок основания фундаментов.
Оформлен общий журнал работ, а также журнал входного контроля поступающих материалов.
Оформлен приказ о назначении ответственного за безопасное перемещение грузов кранами, назначении ответственного производителя работ имеющее документ о специальном образовании.
При обнаружении в основании фундамента местных включений слабого насыпного или заторфованного грунта, строительного мусора, ям, колодцев, не отмеченных в материалах изысканий, они должны быть расчищены и засыпаны непучинистым грунтом с послойным трамбованием или бетоном класса В3.5 с учетом заложения фундаментов на плотный материковый грунт.
Арматурные работы.
Арматурные изделия следует поставлять на строительную площадку в максимальной заводской готовностью. Арматурные элементы каркасов следует изготовлять с соблюдением установленных технологических правил и нормативов с точностью, соответствующей требованиям ГОСТ 10922-75.
Приготовление объемных арматурных каркасов производиться из сеток изготовленных в заводских условиях в кондукторах с помощью вязки.
Сетки поставляемые на объект должны иметь жесткость, достаточную для складирования, транспортирования, соблюдения проектного положения в форме и соответствовать требованиям ГОСТ 10922-75.
Транспортирование и хранение арматурной стали следует выполнять по ГОСТ 7566-81.
Поступающие на строительную площадку арматурная сталь, закладные детали и анкера при приемке должны подвергаться внешнему осмотру и замерам, а также контрольным испытаниям в случаях, оговоренных в проекте или специальных указаниях по применению отдельных видов арматурной стали, а также в случаях сомнений и правильности характеристик арматурной сетки, закладных деталей и анкеров, отсутствия необходимых данных в сертификатах или паспортах заводов-изготовителей, применения арматуры в качестве напрягаемой.
Арматурные каркасы доставлять на строительную площадку и разгружать на площадке укрупнительной сборки.
Вязаные арматурные сетки и каркасы не имеют необходимой пространственной жесткости. Перед установкой в опалубку сместившиеся стержни выправляют.
Путем вязки проволокой скрепляют стержни диаметром до 16 мм. Стержни больших диаметров допускается скреплять прихваткой дуговой сваркой, если невозможно применить более эффективные способы крепления.
Перевязкой или прихваткой должно быть соединено не менее половины узлов каркаса; угловые узлы необходимо соединять полностью.
Стыки вязаных сеток, выполняемые укладкой внахлестку без сварки, должны иметь длину перепуска не менее указанной в таблице
Длина перепуска вязаных арматурных сеток и каркасов в рабочих стыках, выполняемых внахлестку без сварки в растянутой зоне из стержней с номинальным диаметром d
| Тип рабочей арматуры | Условия работы стыка | Наименьшая длина перепуска при бетоне проектной марки | |
| 150 | 200 и выше | ||
| Горячекатаная периодического профиля класса А-II и гладкая класса A-I | В растянутой зоне изгибаемых элементов | 35d | 30d |
| В растянутых элементах | 40d | 35d | |
| Горячекатаная периодического профиля класса А-III и упрочненная вытяжкой периодического профиля класса А-II в | В растянутой зоне изгибаемых элементов | 45d | 40d |
| В растянутых элементах | 50d | 40d |
Примечания:
В любом случае длина перепуска должна быть не менее 250 мм.
Длина перепуска сжатой зоне может быть на 10d меньше, но не менее 200 мм.
Опалубочные работы.
Элементы опалубки должны отвечать следующим требованиям:
Иметь необходимую прочность, жесткость, геометрическую неизменяемость и герметичность под воздействием технологических нагрузок, обеспечивая при этом проектную форму, геометрические размеры и качество возводимых конструкций.
Обеспечивать максимальную оборачиваемость и минимальную стоимость в расчете на один оборот.
Иметь минимальную адгезию и химическую нейтральность формообразующих поверхностей по отношению к бетону.
Обеспечивать минимизацию материальных, трудовых и энергетических затрат при монтаже и демонтаже, быстроразъемность соединительных элементов, удобство ремонта и замены вышедших из строя элементов;
Иметь минимальное число типоразмеров элементов.
Обеспечивать возможность укрупнительной сборки и переналадки в условиях строительной площадки.
При приемке установленной опалубки проверяются плотность основания, гарантирующая отсутствие осадок; правильность установки опалубки, а также несущих и поддерживающих элементов, анкерных устройств и элементов крепления; геометрические размеры собранной опалубки; смещение осей опалубки от проектного положения; правильность установки пробок и закладных деталей.
Древесные, металлические, пластмассовые и другие материалы для опалубки должны отвечать требованиям ГОСТ 23478-79
Сборку опалубки производят в следующей последовательности:
Устанавливают и закрепляют щиты опалубки с помощью прижимных скоб и монтажных уголков.
Крепят схватки к панелям нижнего короба опалубки с помощью натяжных крюков;
Соединяют схватки «в мельницу» клиновыми зажимами.
Рихтуют собранный короб строго по осям и закрепляют опалубку металлическими штырями к основанию.
Наносят на ребра щитов нижнего короба риски, фиксирующие положение щитов
Отступив от рисок на расстояние, равное толщине щита, устанавливают поддерживающие опорные балки, которые закрепляют с помощью струбцин.
Устанавливают на поддерживающие балки щиты опалубки, после установки нескольких щитов общей длиной 2…3 м к ним крепятся схватки;
щиты опалубки закрепляются в вертикальном положении с помощью подкосов
на высоту щита 60 см принимается 1 ряд схваток;
на 1 м боковой поверхности колонны принимаются 4 натяжных крюка и 10 пружинных скоб
на 2 п.
м длины колонны устанавливается 1 подкос.
Разборку опалубки фундамента производят в следующей последовательности:
Разборка опалубки производится после достижения бетоном проектной прочности (1…1,5 МПа)
Удаляют подкосы
Выбивают клинья, соединяющие схватки между собой, и удаляют их.
Демонтируют монтажные уголки.
Удаляют прижимные скобы и разбирают короб стен подвала
Демонтируют опорные балки
Демонтируют короб.
Бетонные работы.
Перед укладкой бетонной смеси должны быть проверены основания, правильность установки опалубки, арматурных конструкций и закладных деталей. Бетонные основания и рабочие швы в бетоне должны быть тщательно очищены от цементной пленки без повреждения бетона, опалубка — от мусора и грязи, арматура — от налета ржавчины. Внутренняя поверхность инвентарной опалубки должна быть покрыта специальной смазкой, не ухудшающей внешний вид и прочностные качества конструкций.
Бетонирование конструкций выполнять в соответствии с указаниями основного проекта и требованиями СНиП 3.
03.01-87 «Несущие и ограждающие конструкции»
Доставка и прием бетонной смеси
Состав бетонной смеси, приготовление, правила приемки, методы контроля и транспортирование должны соответствовать ГОСТ 7473-94.
Запрещается добавлять воду на месте укладки бетонной смеси для увеличения еe подвижности.
Транспортирование и подачу бетонной смеси следует осуществлять специализированными средствами, обеспечивающими сохранение заданных свойств бетона. Доставку бетона производить автосамосвалами, автобетоновозами или автобетоносмесителями.
Подготовка к бетонированию
Бетонную смесь следует укладывать на подготовленное и расчищенное основание, выверенное по проектной отметке.
Непосредственно перед бетонированием опалубку необходимо очистить от мусора и грязи, а арматуру от отслаивающейся ржавчины. Щели в деревянной, фанерной и металлической опалубок следует покрыть смазкой, а поверхности бетонной, железобетонной и армоцементной опалубки смочить.
Поверхность ранее уложенного бетона должна быть очищена от цементной пленки и увлажнена или покрыта цементным раствором.
Подача и укладка бетонной смеси.
Бетонные смеси следует укладывать горизонтальными слоями одинаковой толщины (~0,3-0,5 м) без разрывов с направлением укладки в одну сторону во всех слоях. Укладку следующего слоя бетонной смеси необходимо производить до начала схватывания бетона предыдущего слоя. Верхний уровень уложенной бетонной смеси должен быть на 50-70мм ниже верха щитов опалубки.
Допускаемую высоту свободного сбрасывания бетонной смеси не должна превышать 5м. При большей высоте сбрасывания смеси, во избежание еe расслоения, спуск еe в колонны следует осуществлять по виброжелобам, наклонным лоткам или желобам, обеспечивающим медленное сползание смеси в опалубку.
В пределах температурного блока бетонирование фундаментной плиты ведется сменными захватками. Количество сменных захваток определяется исходя из производительности.
В пределах сменной захватки бетонирование следует производить без перерыва.
При устройстве рабочего шва на границах сменных захваток в качестве опалубки рекомендуется применять металлическую тканую сетку с мелкими ячейками.
Бетонная смесь должна иметь осадку конуса в пределах 4-12 см.
При бетонировании плиты грузоподъемным краном подача бетонной смеси производится в бункерах. Строповку бункера производят двухветвевым стропом грузоподъемностью 5 т.
Каждый слой бетона тщательно уплотняют глубинными вибраторами. Перекрытие предыдущего слоя бетона последующим должно быть выполнено до начала схватывания бетона в предыдущем слое.
Порядок производства бетонных работ.
Бетонщик следит за выгрузкой бетонной смеси из кузова автосамосвала в поворотный бункер, находясь на приeмной площадке.
По окончании выгрузки, стоя на стенках бункера бетонщик, лопатой с удлинeнной ручкой очищает кузов автосамосвала от остатков бетона и подбирает рассыпавшуюся бетонную смесь после отъезда машины.
Выгрузка бетонной смеси из кузова автосамосвала
Бетонщик стропит поворотный бункер за подъeмные петли.
Убедившись в надeжности строповки, он отходит в безопасную зону.
По команде бетонщика машинист крана подаeт бункер к месту бетонирования.
Строповка поворотного бункера за подъемные петли
Бетонщики, принимают раздаточный поворотный бункер с бетонной смесью, приостановив его спуск на высоте 1 м, и подводит его к месту выгрузки, придерживая бункер обеими руками, открывают затвор и выгружает бетонную смесь.
При необходимости следует включить вибратор, установленный на бункере.
Убедившись в полной разгрузке бункера, бетонщик движением рукоятки вверх закрывает секторный затвор, накидывает держатель рукоятки и подаeт сигнал машинисту крана подать бункер под загрузку.
Бетонщики уплотняют уложенные слои бетонной смеси глубинными вибраторами
Уплотнение уложенных слоев бетонной смеси глубинными или поверхностными вибраторами.
Одновременно лопатами очищают просыпавшийся бетон с деревянного настила подмостей и опалубки, сбрасывая его в опалубку бетонированной конструкции
Бетонщик принимает поданный машинистом крана порожний раздаточный бункер, устанавливает его на площадку приeма бетона и расстроповывает.
После укладки верхнего слоя бетонной смеси бетонщик производит заглаживание открытой поверхности бетона.
Уплотнение бетонной смеси
Уплотнение бетонной смеси осуществлять вибрированием с помощью глубинных вибраторов И-66. Шаг перестановки глубинных вибраторов не должен превышать 1,5 радиуса их действия. Наибольшая толщина укладываемого слоя не должна превышать 1,25 длинны рабочей части вибратора, а при расположении вибратора под углом до 35° толщина слоя должна быть равна вертикальной проекции его рабочей части. Глубина погружения вибратора в бетонную смесь должна обеспечивать углубление его в ранее уложенный слой.
Продолжительность вибрирования составляет от 15 до 30 сек, или определяется опытным путем. Время вибрирования должно обеспечить достаточное уплотнение бетонных смесей. Шаг перестановки вибратора не должен превышать 50 см. Глубина погружения вибратора в бетонную смесь должна обеспечивать углубление его в ранее уложенный слой на 5-10 см. Опирание вибратора на арматуру и закладные детали, стяжки и другие элементы опалубки не допускается.
Вынимать его из бетонной смеси следует при включенном электродвигателе без рывков во избежание образования пустот в бетоне.
В местах, где арматура, закладные изделия или опалубка препятствуют надлежащему уплотнению бетонной смеси вибраторами, еe следует дополнительно уплотнить штыкованием.
При уплотнении бетонной смеси необходимо следить затем, чтобы вибраторы не соприкасались с арматурой каркаса.
Выдерживание и уход за бетоном
В период твердения бетон необходимо защищать от попадания атмосферных осадков или потерь влаги. В последующем поддерживать температурновлажностный режим с созданием условий, обеспечивающих нарастание его прочности.
На поверхность бетона не должны попадать прямые солнечные лучи. После полива водой поверхность бетона укрывается слоем древесных опилок или чистым песком и покрывается полиэтиленовой пленкой. Углы и ребра конструкции должны быть защищены от потерь влаги полиэтиленовой пленкой сразу после укладки бетона. Песок или опилки должны быть постоянно увлажненными.
Укрытие и поливку бетона необходимо произвести не позднее, чем через 10 час после окончания бетонирования, а в жаркую погоду через 2 час. После снятия опалубки, необходимо восстановить укрытие поверхности бетона для поддержания температурно-влажностного режима, обеспечивающего нарастание прочности бетона заданными темпами.
Распалубливание забетонированной конструкции допускается при достижении бетоном прочности, равной 80% проектной.
Техника безопасности и охрана труда
При подъеме бетонной смеси кранами необходимо проверять надежность крепления бадьи или контейнера к крюку крана, исправность тары и секторного затвора. Расстояние от низа бадьи или контейнера в момент выгрузки до поверхности, на которую происходит выгрузка, не должно быть более 1 м.
Перед началом укладки бетонной смеси в опалубку необходимо проверить:
а) крепление опалубки, поддерживающих лесов и рабочих настилов;
б) крепление к опорам загрузочных воронок, лотков и хоботов для спуска бетонной смеси в конструкцию;
в) состояние защитных козырьков или настила вокруг загрузочных воронок.
IV. Уплотнение бетонной смеси вибраторами
Бетонщики, работающие с вибраторами, обязаны пройти медицинское освидетельствование, которое должно повторяться через каждые 6 месяцев.
Женщины к работе с ручным вибратором не допускаются.
Бетонщики, работающие с электрофицированным инструментом, должны знать меры защиты от поражения током и уметь оказать первую помощь пострадавшему.
Перед началом работы необходимо тщательно проверить исправность вибратора и убедиться в том, что:
а) шланг хорошо прикреплен и при случайном его натяжении обрыва концов обмотки не произойдет;
б) подводящий кабель не имеет обрывов и оголенных мест;
в) заземляющий контакт не имеет повреждений;
г) выключатель действует исправно;
д) болты, обеспечивающие непроницаемость кожуха, хорошо затянуты;
е) соединения частей вибратора достаточно герметичны и обмотка электродвигателя хорошо защищена от попадания влаги;
ж) амортизатор на рукоятке вибратора находится в исправном состоянии и отрегулирован так, что амплитуда вибрации рукоятки не превышает норм для ручного инструмента.
До начала работы корпус электровибратора должен быть заземлен.
Общая исправность электровибратора проверяется путем пробной работы его в подвешенном состоянии в течение 1 мин , при этом нельзя упирать наконечник в твердое основание.
Для питания электровибраторов (от распределительного щитка) следует применять четырехжильные шланговые провода или провода, заключенные в резиновую трубку; четвертая жила необходима для заземления корпуса вибратора, работающего при напряжении 127 или 220 в.
Включать электровибратор можно только при помощи рубильника, защищенного кожухом или помещенного в ящик. Если ящик металлический, он должен быть заземлен.
Шланговые провода необходимо подвешивать, а не прокладывать по уложенному бетону.
Тащить вибратор за шланговый провод или кабель при его перемещении запрещается.
При обрыве проводов, находящихся под напряжением, искрении контактов и неисправности электровибратора следует прекратить работу и немедленно сообщить об этом мастеру или производителю работ.
Работа с вибраторами на приставных лестницах, а также на неустойчивых подмостях, настилах, опалубке и т.п. запрещается.
При работе с электровибраторами необходимо надевать резиновые диэлектрические перчатки или боты.
Во избежание падения вибратора следует прикрепить его к опоре конструкции стальным канатом.
Прижимать руками переносный вибратор к поверхности уплотняемого бетона запрещается; перемещать вибратор вручную во время работы разрешается только при помощи гибких тяг.
При работе вибратором с гибким валом необходимо обеспечить прямое направление вала, в крайнем случае, с небольшими плавными изгибами. Не допускается образование на валу петель во избежание несчастного случая.
При продолжительной работе вибратор необходимо через каждые полчаса выключать на пять минут для охлаждения.
При перерывах в работе, а также при переходах бетонщиков с одного места на другое вибраторы необходимо выключать.
При поливке бетона или опалубки бетонщик, работающий с вибратором, не должен допускать попадания на него воды.
По окончании работы вибраторы и шланговые провода следует очистить от бетонной смеси и грязи, насухо вытереть и сдать в кладовую, причем провода надо сложить в бухты. Очистку вибратора можно производить только после отключения его от сети. Обмывать вибраторы водой запрещается.
http://verrsus.tk
https://verrsus.wordpress.com
http://verrsus-35rus.livejournal.com/
http://steel-c.livejournal.com/
Понравилось это:
Нравится Загрузка…
ПохожееСоставление бизнес-курса для обучения с подкреплением
Лидеры, ищущие новые способы, с помощью которых искусственный интеллект (ИИ) может обеспечить конкурентное преимущество, возможно, сочли матч Кубка Америки 2021 года столь же захватывающим из-за новаторского использования одной командой обучения с подкреплением, как и из-за ее радикального дизайна лодок и близких гонок.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, парусные команды, участвующие в соревнованиях Кубка Америки, как и любой другой бизнес, должны раздвигать границы возможного.
Они также сталкиваются с аналогичными ограничениями, включая крутую кривую развития и небольшое окно возможностей, а это означает, что команды могут провести только один или два больших эксперимента, чтобы улучшить свои результаты в самом важном спортивном соревновании.
На Кубке Америки 2021 года действующий чемпион Emirates Team New Zealand заявил, что обучение с подкреплением, передовая технология искусственного интеллекта, может оптимизировать процесс проектирования. Техника была реализована, что позволило команде испытать экспоненциально большее количество конструкций лодок и добиться преимущества в производительности, которое помогло ей одержать свою четвертую победу в Кубке.
Видео
В поисках выигрышного дизайна с AI Посмотрите, как инженеры, дизайнеры и моряки из команды Emirates Team New Zealand использовали искусственный интеллект для создания идеальных судов на подводных крыльях.
В отличие от других типов машинного обучения, обучение с подкреплением использует алгоритмы (которые часто обучают агентов ИИ или ботов), которые обычно не полагаются только на исторические наборы данных, помеченные или не помеченные, чтобы научиться делать прогнозы или выполнять задачу. Они учатся, как это часто делают люди, методом проб и ошибок. За последние несколько лет технология совершенствовалась таким образом, что теперь она обладает высокой масштабируемостью и способна оптимизировать процесс принятия решений в сложных и динамичных средах.
Помимо ускорения и улучшения дизайна, обучение с подкреплением все чаще используется в широком спектре сложных приложений: рекомендации продуктов в системах, где поведение и предпочтения клиентов быстро меняются; прогнозирование временных рядов в высокодинамичных условиях; решение сложных логистических задач, сочетающих упаковку, маршрутизацию и планирование; и даже ускорение клинических испытаний и анализ воздействия экономической политики и политики здравоохранения на потребителей и пациентов.
Мы видели, как быстро может меняться технологическая среда. Всего несколько лет назад на бизнес-сцену вышла другая техника искусственного интеллекта — глубокое обучение. Сегодня 30% высокотехнологичных и телекоммуникационных компаний и 16% опрошенных компаний других отраслей внедрили возможности глубокого обучения.
Руководители, которые сегодня осознают потенциал обучения с подкреплением, как и команда Emirates Team New Zealand, будут в более выгодном положении, чтобы найти преимущество в своих отраслях (см. врезку «Знаменитые примеры приложений обучения с подкреплением»).Понимание опыта команды может помочь лидерам определить, где и когда использовать технологию, потому что многие организации идут по тому же пути: сначала внедряют более традиционные технологии для решения проблемы, а затем применяют обучение с подкреплением, чтобы подняться на ранее недостижимый уровень производительности. Таким образом, мы начинаем с рассказа о путешествии команды Emirates Team New Zealand, после чего предлагаем идеи о том, где и как компаниям следует рассмотреть возможность применения обучения с подкреплением.
Путь команды Emirates Team New Zealand к победе в 2021 году
Новозеландские дизайнеры Emirates Team не были новичками в передовых технологиях.В 2010 году команда создала свой современный цифровой симулятор для тестирования конструкций лодок без их физического строительства. Это было ключом к победе команды в Кубке Америки 2017 года, но у симулятора были ограничения. Для оптимальной работы требовалось несколько моряков, что было серьезной логистической проблемой, учитывая запланированные тренировки моряков, поездки и соревнования. В результате конструкторы обычно повторяли новые проекты в отсутствие данных о производительности симулятора, а затем тестировали свои лучшие идеи партиями, когда они могли выкроить большие отрезки времени с моряками.Более того, поведение моряков может варьироваться между испытаниями, как это часто бывает с человеческими способностями, что затрудняет понимание проектировщиками того, было ли незначительное улучшение характеристик лодки следствием корректировки конструкции или отклонений в испытаниях на людях.
Когда команда Emirates Team New Zealand готовилась к матчу 2021 года, они знали, что если они смогут получить систему искусственного интеллекта для запуска симулятора, это позволит дизайнерам тестировать больше дизайнерских идей быстрее и более последовательно, чем они могли бы с одним только цифровым симулятором.С самого начала команда не была уверена, осуществима ли эта идея, но по мере того, как разговоры о технологии закручивались, члены команды соглашались: потенциальная отдача была революционной и оправдывала попытки. Используя обучение с подкреплением, эксперты из Emirates Team New Zealand, McKinsey и QuantumBlack (компания McKinsey) успешно обучили агента ИИ управлять лодкой в симуляторе (подробнее о том, как они это сделали, см. врезку «Обучение агента ИИ плаванию»). ).
Хотя правила проектирования для Кубка Америки определяют большинство компонентов лодки, они оставляют дизайнерам достаточно свободы для радикального выбора некоторых ключевых элементов, таких как подводные крылья.
Эти похожие на крылья конструкции прикрепляются к корпусу и поднимают лодку над водой, позволяя судну развивать скорость более 50 узлов (60 миль или 100 километров в час). Суда на подводных крыльях могут быть важным фактором в гонке, но правила гонки позволяли командам строить всего шесть полноразмерных судов на подводных крыльях.
Используя агента, прошедшего обучение с подкреплением, для управления симулятором, новозеландские дизайнеры Emirates Team смогли оценить тысячи концепций конструкции судов на подводных крыльях вместо сотен в своем стремлении найти выигрышную конструкцию. Это дало им ценную информацию о том, как лодка может вести себя на воде, прежде чем приступить к дорогостоящей постройке, и в процессе значительно снизило стоимость конструкции для будущих гонок.
Кроме того, по мере того как знания агентов команды Emirates Team New Zealand о парусном спорте со временем увеличивались, моряки начали учиться у агентов маневрам, которые они не рассматривали, что позволило им улучшить свои характеристики для данной конструкции.
Где предприятия могут использовать обучение с подкреплением
Суть задачи команды Emirates Team New Zealand заключалась в том, чтобы решить сложную бизнес-задачу в динамической среде, где переменные меняются непредсказуемым образом, идеальное конечное состояние определено весьма приблизительно, а единственный способ, которым система могла узнать о своей среде, заключался в том, чтобы взаимодействовать с ним.
Эта ситуация аналогична проблемам, с которыми сталкиваются розничные торговцы, производители, коммунальные службы и компании во многих других отраслях.Например, если раньше ритейлеры могли разумно ожидать, что прошлое поведение потребителей будет указывать на будущие предпочтения, то теперь они работают в мире, где покупательские модели и предпочтения быстро меняются, тем более, что пандемия COVID-19 постоянно переопределяет жизнь.
Производители и компании, производящие потребительские товары, вынуждены создавать динамичные цепочки поставок, учитывающие климатические, политические и социальные сдвиги в любой точке мира в любой момент.
Каждая из этих задач представляет собой сложную и очень динамичную проблему оптимизации, которая при наличии правильных данных и обратной связи хорошо подходит для решения с помощью обучения с подкреплением.
Привлекательность обучения с подкреплением для задач со многими возможными действиями и путями заключается в том, что агент ИИ не нужно явно программировать. Поскольку он учится на примерах и учится сам путем проб и ошибок, он может предлагать новые и адаптивные решения, зачастую быстрее, чем люди.
Как работает обучение с подкреплением
Агент ИИ учится методом проб и ошибок.
Проще говоря, агент выполняет действия в среде и получает вознаграждение, когда предпринимает «правильные» действия. Он работает, чтобы найти последовательность действий, которая максимизирует совокупное вознаграждение, которое он получает. Специалисты по обработке и анализу данных определяют функцию вознаграждения для агента. Этот способ обучения — лишь один из аспектов обучения с подкреплением, который отличает его от других методов ИИ (см. Приложение 1 и «Руководство по ИИ для руководителей», чтобы узнать больше о различных типах машинного обучения).
Экспонат 1
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами.
Пожалуйста, напишите нам по адресу: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.комКоманда Emirates Team New Zealand, например, смогла протестировать несколько конструкций одновременно (чего моряки никогда не могли сделать), протестировать в десять раз больше конструкций в большем количестве условий, чем это было возможно ранее, и получить от агента ИИ информацию о новых способах, которыми их моряки могли выполнять на этих лодках конструкции на воде.
Вообще говоря, мы видим, что обучение с подкреплением обеспечивает эту ценность для всего бизнеса с потенциальными приложениями в каждой области бизнеса и отрасли (Иллюстрация 2).Некоторые из краткосрочных приложений для обучения с подкреплением можно разделить на три категории: ускорение проектирования и разработки продуктов, оптимизация сложных операций и управление взаимодействием с клиентами.
Экспонат 2
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту.
Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.комУскорение проектирования и разработки продуктов
Обучение с подкреплением может улучшить разработку продуктов, инженерных систем, производственных предприятий, нефтеперерабатывающих заводов, телекоммуникационных или коммунальных сетей и других капитальных проектов. Например, горнодобывающие компании могут исследовать более широкий спектр проектов шахт, чем это возможно с другими методами ИИ, используемыми сегодня для повышения производительности. Один производитель автомобилей уже изучает, как агенты, обученные с помощью обучения с подкреплением, могут позволить ему тестировать больше идей для рекуперативного торможения в новых электромобилях, чтобы оптимизировать конструкцию с учетом шума, вибрации и тепла.
Оптимизация сложных операций
Способность обучения с подкреплением решать сложные проблемы дает ему большой потенциал для оптимизации сложных операций.
Первоначально мы видим три основных применения обучения с подкреплением в этой области.
Во-первых, обучение с подкреплением может помочь организациям определить правильные действия, которые необходимо предпринять в цепочке создания стоимости по мере развития событий. Например, транспортная компания может оптимизировать маршруты поездок в режиме реального времени с учетом меняющихся условий движения, погоды и безопасности.Производитель продуктов питания может оптимизировать распределение продукции по всему миру с учетом ежедневных и даже ежечасных колебаний спроса и обменных курсов, меняющихся маршрутов доставки и т. д.
Он также может помочь командам управлять сложными производственными процессами. Например, это может позволить группам контролировать производство в режиме реального времени, моделируя различные сценарии и обновляя ключевые параметры для динамического увеличения производства. Производители, которые уже использовали машинное обучение для сведения к минимуму дефектов продукции, теперь могут расширить свои знания с помощью обучения с подкреплением, чтобы предотвратить оставшиеся редкие дефекты, которые появляются время от времени без какой-либо общей первопричины.
Наконец, обучение с подкреплением может привести в действие контроллеры автономных систем, например, путем непрерывного мониторинга и регулировки рабочих температур оборудования для обеспечения оптимальной производительности или запуска робота-манипулятора на производственном участке.
Информирование следующего лучшего действия для каждого клиента
При интеграции в системы персонализации и рекомендаций обучение с подкреплением может помочь организациям понимать, выявлять и реагировать на изменения вкуса в режиме реального времени, персонализируя сообщения и ежедневно адаптируя рекламные акции, предложения и рекомендации.
Хотите узнать больше о McKinsey Analytics?Приступая к широкомасштабному внедрению
Безусловно, внедрение обучения с подкреплением — сложная техническая задача. Успешная система обучения с подкреплением сегодня требует, говоря простым языком, трех ингредиентов:
- Хорошо продуманный алгоритм обучения с функцией вознаграждения.
Агент обучения с подкреплением учится, пытаясь максимизировать вознаграждение, которое он получает за свои действия.Хороший алгоритм с должным образом определенной функцией вознаграждения позволяет агенту принимать сложные решения — например, предпринять сейчас действие, которое может показаться неоптимальным в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной перспективе окупится с лихвой. - Учебная среда. Часто среда обучения включает в себя симулятор или цифровой двойник, который воспроизводит реальные условия, в которых будет работать агент, и обеспечивает тренировочную площадку для агента. Однако в некоторых случаях среда обучения может быть цифровой платформой, такой как система заказа продуктов, где агент ИИ может многократно выполнять одни и те же (или похожие) задачи и быстро получать отзывы об успешности своих действий.
- Вычислительная мощность. Для обучения агента требуются значительные вычислительные ресурсы и специализированная инфраструктура, способная масштабировать тысячи распределенных учебных заданий, которые даже при параллельном выполнении обычно требуют тысяч часов вычислительного времени.
Агент обучения с подкреплением учится, пытаясь максимизировать вознаграждение, которое он получает за свои действия.Хороший алгоритм с должным образом определенной функцией вознаграждения позволяет агенту принимать сложные решения — например, предпринять сейчас действие, которое может показаться неоптимальным в краткосрочной перспективе, но в долгосрочной перспективе окупится с лихвой.
Несколько лет назад стоимость и сложность создания и обучения этих систем были недоступны всем, кроме нескольких технических лидеров. Однако значительные технологические достижения, направленные на преодоление этих препятствий, сделали обучение с подкреплением более доступным для большего числа предприятий, а постоянное развитие необходимых инструментов быстро делает эту технологию доступной для каждой компании.
Затраты становятся управляемыми
Последние итерации алгоритмов обучения с подкреплением, такие как мягкий актер-критик, значительно повышают эффективность обучения, существенно снижая затраты на вычисления. В то же время стоимость самих вычислений значительно снизилась. Компании теперь могут получить доступ к специализированным системам в облаке и платить только за то, что они используют. Кроме того, новые инструменты и стратегии позволяют командам управлять используемыми ими вычислительными ресурсами. Например, доступные сейчас инструменты распределения ресурсов и разработки позволяют командам определять наименее дорогие (или наиболее эффективные) вычисления в любой момент времени для заданной цели.
Последние итерации алгоритмов обучения с подкреплением, такие как мягкий актер-критик, значительно повышают эффективность обучения, существенно снижая затраты на вычисления.
Тем не менее, для более широкого использования технологии необходимо дальнейшее снижение вычислительных затрат для задач обучения с подкреплением. Мы ожидаем, что это произойдет в ближайшем будущем по нескольким причинам, включая усиление конкуренции среди облачных провайдеров.
Облачные платформы решают проблему сложности системы
Поставщики облачных услуг также активизировали усилия по предоставлению предварительно упакованных, готовых к использованию на предприятии сред, которые можно развертывать на сборочной линии и которые включают необходимые инструменты, протоколы, интерфейсы прикладного программирования (API), библиотеки с открытым исходным кодом (такие как RLlib), и другие технологии, чтобы исключить часть ручного кодирования и интеграции.
Фреймворки могут, например, позволить командам запускать обучающие задания в десятках систем, используя одну строку кода, вместо того, чтобы программировать эту возможность с нуля. В Emirates Team New Zealand команда разработчиков по возможности использовала такие схемы, а затем сосредоточилась на задачах с добавленной стоимостью, которые еще не были коммерциализированы.
Осталось выполнить работу. Готовой единой структуры для предоставления решений для обучения с подкреплением пока не существует. Мы ожидаем, что что-то подобное будет доступно через несколько лет у крупных облачных провайдеров.Усилия, предпринимаемые в этой области, включают Project Bonsai от Microsoft, SageMaker RL от Amazon и SEED RL от Google.
Как руководители могут начать обучение с подкреплением
Те же основополагающие практики и организационные и культурные изменения, в которые предприятия уже вкладывают средства для других ИИ, также применимы к обучению с подкреплением. Однако, учитывая раннюю зрелость обучения с подкреплением и его уникальные требования и возможности, руководителям следует держать в уме некоторые стратегии.
Найдите подходящую бизнес-задачу для экспериментов
Начните с определения процессов, в которых обучение с подкреплением может помочь бизнесу каким-то образом оптимизировать производительность, возможно, обратившись к Приложению 2 за некоторыми идеями. В идеале выберите процесс, в котором уже есть среда обучения, которую можно адаптировать для обучения агентов ИИ.
По нашему опыту, один из лучших способов узнать, готов ли данный процесс к обучению с подкреплением, — это спросить: «Какие бизнес-задачи мы не смогли решить с помощью традиционных подходов к моделированию?» Ищите области, в которых команды выполняют проекты ИИ с помощью других методов, но не могут внедрить их в производство, потому что среда слишком динамична, а модели дают противоречивые результаты, требуют слишком много предположений и приближений к данным или не могут обрабатывать полный спектр потребностей бизнеса.Например, в Emirates Team New Zealand циклы испытаний новых конструкций лодок постоянно прерывались из-за расписания моряков, и отвлечение моряков от других занятий обходилось дорого.
Правильная задача также должна быть такой, где не обязательно знать, почему система обучения с подкреплением работает именно так. На данный момент эти системы нелегко объяснить, если вообще объяснить, учитывая сложность нейронных сетей, часто встроенных в них.Таким образом, обучение с подкреплением может не подходить для ситуаций, когда регулирующие органы или операторы требуют прозрачности.
Полет над морем, приводимый в движение искусственным интеллектомПредварительный учет затрат на вычисления
Описание функции вознаграждения, позволяющей агенту ИИ эффективно учиться, требует столько же искусства, сколько и науки, что часто делает его самой дорогостоящей частью процесса разработки. Экспертам в предметной области и специалистам по данным необходимо постоянно совершенствовать стимулы, обычно известные как взлом вознаграждения, чтобы выяснить, как правильно откалибровать вознаграждение, чтобы позволить агенту оптимально принимать сложные решения.
Команды могут использовать основные принципы для приблизительной оценки потенциальных затрат, а лидеры должны заранее понимать и обсуждать потенциальные факторы затрат со своими командами, чтобы обеспечить более плавный процесс и дать возможность командам сосредоточиться на предстоящей работе.
Обеспечьте безопасность вашего симулятора
Многие организации, ориентированные на производство и эксплуатацию, уже используют моделирование или цифрового двойника для настройки производительности и использования активов. Однако даже в этих отраслях могут потребоваться обновления, чтобы включить обучение с подкреплением.Многие традиционные симуляторы предназначены для запуска в небольшом масштабе, в помещении, с одновременным запуском только одной симуляции, и человек использует физический интерфейс, например джойстик, для управления им. Такой симулятор необходимо будет перенести в облачную среду, чтобы он мог параллельно запускать тысячи симуляций, и его необходимо обновить с помощью API, который позволит агентам ИИ взаимодействовать с ним.
Во всех случаях, будь то создание или перестройка цифровых симуляторов, организации должны думать не только о своих существующих сценариях использования, но и выбирать такие варианты дизайна, которые обеспечивают гибкость в поддержке более продвинутых вариантов использования, которые, возможно, еще не находятся в их поле зрения.Технология обучения с подкреплением быстро развивается, поэтому такое планирование позволит компаниям развертывать новые решения для обучения с подкреплением быстрее, чем компании, которые этого не делают.
Удвойте ставку на людей
Внедрения достигают наибольшего успеха, когда лидеры осознают, что наибольшая ценность заключается в использовании технологии для увеличения и расширения возможностей человека, а не для его замены. Любая инициатива в области ИИ опирается на опыт предметной области, чтобы помочь командам ИИ правильно определить вариант использования, определить, какие источники данных использовать, убедиться, что прогнозы и рекомендации ИИ имеют смысл и могут быть успешно интегрированы в их рабочие процессы, а также направлять управление изменениями.
При обучении с подкреплением эксперты в предметной области должны делать все это и многое другое, ежедневно работая с учеными по данным, чтобы придумывать и тестировать различные вознаграждения для создания эффективной функции вознаграждения, а затем отслеживать производительность агента ИИ после развертывания.
Внедрения достигают наибольшего успеха, когда лидеры осознают, что наибольшая ценность заключается в использовании технологии для увеличения и расширения возможностей человека, а не для его замены.
Организациям также следует подумать о том, нужен ли им человек, который поможет принимать окончательные решения.В Emirates Team New Zealand после того, как агенты искусственного интеллекта порекомендовали лучшие конструкции из тысяч протестированных ими, моряки снова взялись за штурвал цифрового симулятора, чтобы протестировать лучшие суда на подводных крыльях и расставить приоритеты в окончательном выборе.
Выявление и управление потенциальными рисками
При выборе места для внедрения обучения с подкреплением важно осознавать обеспокоенность сотрудников и общества по поводу объяснимости и использования автономных систем.
Наши коллеги много писали о непредвиденных последствиях, которые могут возникнуть из-за ИИ, когда организации не полностью понимают возможные риски, и о роли лидера в ответственном создании систем ИИ.По мере того, как обучение с подкреплением набирает обороты, лидеры должны будут строить свои знания об этических проблемах и взаимозависимостях, а также о том, как эффективно управлять ими, чтобы они могли направлять свою компанию в том, когда пробовать или не пробовать эту новую технику.
Технологии, обеспечивающие обучение с подкреплением, быстро развиваются: затраты на вычисления и сложность снижаются по мере того, как отрасль переходит к более адаптивным самообучающимся алгоритмам и делает более сложные системы доступными для организаций в качестве услуг высокого уровня.При этом внедрение растет, и мы ожидаем, что через несколько лет обучение с подкреплением станет более распространенным во многих отраслях, таких как телекоммуникации, фармацевтика и передовые отрасли. В течение пяти лет он, вероятно, будет в наборе инструментов ИИ каждой ведущей организации, помогая компаниям раскрывать инновационные стратегии и первые в своем роде шаги, которые не могут быть реализованы с помощью более устоявшихся методов, и достигать следующего уровня производительности, который до сих пор ускользал от человека.
Руководство для начинающих по глубокому обучению с подкреплением
Когда не в наших силах определить, что является правдой, мы должны действовать в соответствии с тем, что наиболее вероятно.- Декарт
Содержимое
Введение
Глубокое обучение с подкреплением объединяет искусственные нейронные сети со структурой обучения с подкреплением, которая помогает программным агентам научиться достигать своих целей. То есть он объединяет аппроксимацию функций и целевую оптимизацию, сопоставляя состояния и действия с наградами, к которым они приводят.
Возможно, вы не понимаете всех этих терминов, но ниже они будут объяснены более подробно и простым языком, опираясь на ваш личный опыт индивидуального путешествия по миру.
В то время как нейронные сети несут ответственность за недавние прорывы ИИ в таких задачах, как компьютерное зрение, машинный перевод и прогнозирование временных рядов, они также могут сочетаться с алгоритмами обучения с подкреплением, чтобы создать что-то поразительное, такое как AlphaGo от Deepmind, алгоритм, который превзошел чемпионов мира по игре в го.
игра. Вот почему вы должны заботиться о глубоком RL.
Обучение с подкреплением относится к целевым алгоритмам, которые учат, как достичь сложной задачи (цели) или как максимизировать определенное измерение за множество шагов; например, они могут максимизировать очки, выигранные в игре за множество ходов.Алгоритмы обучения с подкреплением могут начинаться с чистого листа и при правильных условиях достигать сверхчеловеческой производительности. Подобно домашнему животному, которого поощряют ругать и угощать, эти алгоритмы наказываются, когда принимают неправильные решения, и вознаграждаются, когда принимают правильные — это и есть поощрение.
Алгоритмы подкрепления, включающие глубокие нейронные сети, могут превзойти людей-экспертов, играющих в многочисленные видеоигры Atari, Starcraft II и Dota-2. Хотя это может показаться тривиальным для не-геймеров, это значительное улучшение по сравнению с предыдущими достижениями обучения с подкреплением, и уровень техники быстро развивается.
Обучение с подкреплением решает сложную проблему соотнесения немедленных действий с отсроченными результатами, которые они производят. Как и людям, алгоритмам обучения с подкреплением иногда приходится ждать, чтобы увидеть плоды своих решений. Они работают в среде с отсроченной отдачей, где может быть трудно понять, какое действие приводит к какому результату на многих временных этапах.
Алгоритмы обучения с подкреплением постепенно работают все лучше и лучше в более неоднозначных реальных средах, выбирая из произвольного числа возможных действий, а не из ограниченных вариантов повторяемой видеоигры.То есть они начинают достигать целей в реальном мире. Если у вас есть измеримые ключевые показатели эффективности, вам может помочь глубокое RL. В мае 2021 года DeepMind заявила, что обучения с подкреплением, вероятно, достаточно для достижения искусственного общего интеллекта (AGI).
Компании начинают применять глубокое обучение с подкреплением для решения проблем в промышленности.
Ковариант Питера Аббила использует глубокое RL в промышленной робототехнике. Pathmind применяет глубокое обучение с подкреплением к моделированию промышленных операций и цепочек поставок для оптимизации заводов, складов и логистики.Google применяет глубокий RL к таким проблемам, как передвижение роботов и разработка микросхем, в то время как Microsoft полагается на глубокую RL для поддержки своей технологии автономных систем управления.
Давайте изучим основные термины RL.
Обучение с подкреплением можно понять с помощью концепций агентов, сред, состояний, действий и вознаграждений, которые мы объясним ниже. Заглавные буквы, как правило, обозначают наборы вещей, а строчные буквы обозначают конкретный экземпляр этой вещи; например A — все возможные действия, а a — конкретное действие, содержащееся в наборе.
- Агент: Агент выполняет действия; например, дрон, осуществляющий доставку, или Super Mario, управляющий видеоигрой. Алгоритм — это агент. Может быть полезно учитывать, что в жизни агент — это вы. 1
- Действие (A):
- Коэффициент дисконтирования: Коэффициент дисконтирования умножается на будущие вознаграждения, обнаруженные агентом, чтобы ослабить влияние этих вознаграждений на выбор действия агента. Почему? Он предназначен для того, чтобы будущие вознаграждения стоили меньше, чем немедленные вознаграждения; я. е. он навязывает агенту своего рода краткосрочный гедонизм. Часто обозначается строчной греческой буквой гамма: γ . Если γ равно 0,8, и через 3 временных шага будет получено вознаграждение в размере 10 баллов, текущая стоимость этого вознаграждения составит
0,8³ x 10. Коэффициент дисконтирования, равный 1, сделает будущие вознаграждения такими же ценными, как и немедленные вознаграждения. Здесь мы боремся с отсроченным удовлетворением. - Окружающая среда: Мир, через который движется агент и который отвечает агенту.Среда принимает текущее состояние и действие агента в качестве входных данных и возвращает в качестве выходных данных вознаграждение агента и его следующее состояние. Если вы являетесь агентом, окружающей средой могут быть законы физики и правила общества, обрабатывающие ваши действия и определяющие их последствия. Состояние
- (S): Состояние — это конкретная и непосредственная ситуация, в которой находится агент; то есть конкретное место и момент, мгновенная конфигурация, которая связывает агента с другими значимыми вещами, такими как инструменты, препятствия, враги или призы. Это может быть текущая ситуация, возвращенная окружающей средой, или любая будущая ситуация. Вы когда-нибудь оказывались не в том месте не в то время? Это состояние. Вознаграждение
- (R): Вознаграждение — это обратная связь, с помощью которой мы измеряем успех или неудачу действий агента в данном состоянии. Например, в видеоигре, когда Марио касается монеты, он получает очки. Из любого заданного состояния агент отправляет выходные данные в виде действий в среду, и среда возвращает новое состояние агента (которое возникло в результате воздействия на предыдущее состояние), а также вознаграждения, если таковые имеются.Награды могут быть немедленными или отсроченными. Они эффективно оценивают действия агента. Политика
- (π): Политика — это стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния. Он сопоставляет состояния с действиями, действиями, которые обещают наивысшую награду.
- Значение (V): Ожидаемый долгосрочный доход с дисконтом, в отличие от краткосрочного вознаграждения
R. Vπ(s)определяется как ожидаемая долгосрочная доходность текущего состояния в соответствии с политикойπ.Мы дисконтируем вознаграждения или снижаем их оценочную стоимость, чем дальше в будущем они происходят. См. коэффициент дисконтирования . И вспомните Кейнса: «В конце концов, мы все мертвы». Вот почему вы обесцениваете будущие награды. Полезно различать - Q-value или action-value (Q): Q-value аналогичен Value, за исключением того, что он принимает дополнительный параметр, текущее действие
a.Qπ(s, a)относится к долгосрочному возврату действия, выполняющего действие a согласно политикеπиз текущего состоянияs.Q сопоставляет пары состояние-действие с вознаграждением. Обратите внимание на разницу между Q и политикой. - Траектория: последовательность состояний и действий, влияющих на эти состояния. От латинского «перебрасывать». Жизнь агента — это не что иное, как мяч, подброшенный высоко и дугой сквозь пространство-время, не пришвартованный, как люди в современном мире.
- Ключевые отличия: вознаграждение — это немедленный сигнал, полученный в данном состоянии, а значение — это сумма всех вознаграждений, которые вы можете ожидать от этого состояния.Ценность — это долгосрочное ожидание, а награда — немедленное удовольствие. Ценно есть салат из шпината на ужин в предвкушении долгой и здоровой жизни; награда — есть кокаин на ужин и черт с ним. Они различаются по своим временным горизонтам. Таким образом, у вас могут быть состояния, в которых ценность и вознаграждение расходятся: вы можете получить небольшое немедленное вознаграждение (шпинат), даже если вы перейдете на позицию с большим потенциалом для долгосрочной ценности; или вы можете сразу же получить высокое вознаграждение (кокаин), которое со временем приведет к уменьшению перспектив.Вот почему функция ценности, а не немедленное вознаграждение, — это то, что обучение с подкреплением пытается предсказать и контролировать.
Алгоритм — это агент. Может быть полезно учитывать, что в жизни агент — это вы. 1 
е. он навязывает агенту своего рода краткосрочный гедонизм. Часто обозначается строчной греческой буквой гамма: γ . Если γ равно 0,8, и через 3 временных шага будет получено вознаграждение в размере 10 баллов, текущая стоимость этого вознаграждения составит 
Это может быть текущая ситуация, возвращенная окружающей средой, или любая будущая ситуация. Вы когда-нибудь оказывались не в том месте не в то время? Это состояние.
Таким образом, среды — это функции, которые преобразуют действие, предпринятое в текущем состоянии, в следующее состояние и вознаграждение; агенты — это функции, которые преобразуют новое состояние и вознаграждение в следующее действие.
Мы можем знать и установить функцию агента, но в большинстве ситуаций, когда полезно и интересно применять обучение с подкреплением, мы не знаем функцию среды.Это черный ящик, в котором мы видим только входы и выходы. Это похоже на отношение большинства людей к технологиям: мы знаем, что они делают, но не знаем, как они работают. Обучение с подкреплением представляет собой попытку агента аппроксимировать функцию среды, чтобы мы могли отправлять действия в среду черного ящика, которые максимизируют вознаграждение, которое он выдает.
* Кредит: Саттон и Барто
В приведенном выше цикле обратной связи нижние индексы обозначают временные шаги t и t+1 , каждый из которых относится к разным состояниям: состоянию в момент t и состоянию в момент t+1 .В отличие от других форм машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением можно рассматривать только последовательно с точки зрения пар состояние-действие, которые происходят одно за другим.
Обучение с подкреплением оценивает действия по полученным результатам. Он ориентирован на цель, и его цель состоит в том, чтобы изучить последовательности действий, которые приведут агента к достижению его цели или максимизации его целевой функции. Вот несколько примеров:
- В видеоиграх цель состоит в том, чтобы закончить игру с наибольшим количеством очков, поэтому каждое дополнительное очко, полученное на протяжении всей игры, повлияет на последующее поведение агента; я.е. агент может узнать, что он должен стрелять по линкорам, касаться монет или уклоняться от метеоров, чтобы максимизировать свой счет.
- В реальном мире целью робота может быть перемещение из точки А в точку Б, и каждый дюйм, который робот может приблизить к точке Б, может считаться очками.
Вот пример целевой функции для обучения с подкреплением; то есть то, как он определяет свою цель.
Мы суммируем функцию вознаграждения r по t , что означает временные шаги.
Таким образом, эта целевая функция вычисляет всю награду, которую мы могли бы получить, пройдя, скажем, игру. Здесь x — это состояние на данном временном шаге, а и — это действие, предпринятое в этом состоянии. r — функция вознаграждения для x и a . (Мы пока проигнорируем γ .)
Обучение с подкреплением отличается как от обучения с учителем, так и от обучения без учителя тем, как оно интерпретирует входные данные. Мы можем проиллюстрировать их различие, описав, что они узнают о «вещи».
- Обучение без присмотра: эта штука похожа на другую. (Алгоритмы изучают сходства без имен, и, в более широком смысле, они могут обнаруживать обратное и выполнять обнаружение аномалий, распознавая, что является необычным или непохожим)
- Контролируемое обучение: эта штука — «двойной чизбургер с беконом». (Метки, нанесение имен на лица…) Эти алгоритмы изучают корреляции между экземплярами данных и их метками; то есть им требуется помеченный набор данных. Эти метки используются для «контроля» и исправления алгоритма, поскольку он делает неправильные предположения при прогнозировании меток.
- Обучение с подкреплением: съешь это, потому что оно вкусное и продлит тебе жизнь. (Действия, основанные на краткосрочных и долгосрочных вознаграждениях, таких как количество съеденных калорий или время, в течение которого вы выживаете.) Обучение с подкреплением можно рассматривать как контролируемое обучение в среде с редкой обратной связью.
Эти метки используются для «контроля» и исправления алгоритма, поскольку он делает неправильные предположения при прогнозировании меток.Один из способов представить автономного агента обучения с подкреплением — это слепой человек, пытающийся ориентироваться в мире, используя только свои уши и белую трость.У агентов есть маленькие окна, которые позволяют им воспринимать окружающую среду, и эти окна могут быть даже не самым подходящим для них способом восприятия того, что их окружает.
Заинтересованы в обучении с подкреплением?
Автоматически применять RL к вариантам использования моделирования (например, колл-центры, склады и т.
д.) с помощью Pathmind.
(На самом деле решить , на какие типы ввода и обратной связи должен обратить внимание ваш агент, трудно решить.Это известно как выбор домена. Алгоритмы, которые учатся играть в видеоигры, в основном могут игнорировать эту проблему, поскольку среда создана человеком и строго ограничена. Таким образом, видеоигры обеспечивают стерильную среду лаборатории, где можно проверить идеи обучения с подкреплением. Выбор домена требует человеческих решений, обычно основанных на знаниях или теориях о проблеме, которую необходимо решить; например выбор области ввода для алгоритма в беспилотном автомобиле может включать выбор включения радарных датчиков в дополнение к камерам и данным GPS.)
Цель обучения с подкреплением — выбрать наиболее известное действие для любого заданного состояния, что означает, что действия должны быть ранжированы и присвоены значения относительно друг друга. Поскольку эти действия зависят от состояния, на самом деле мы измеряем ценность пар состояние-действие; то есть действие, предпринятое из определенного состояния, что-то, что вы где-то сделали.
Вот несколько примеров, демонстрирующих, что ценность и значение действия зависят от состояния, в котором оно совершено:
Если действие заключается в женитьбе на ком-то, то женитьба на 35-летнем в 18 лет, вероятно, означает нечто иное, чем женитьба на 35-летнем в 90, и эти два исхода, вероятно, имеют разные мотивы и ведут к разные исходы.
Если действие кричит «Пожар!», то выполнение действия в переполненном театре должно означать нечто иное, чем выполнение действия рядом с отрядом мужчин с винтовками. Мы не можем предсказать результат действия, не зная контекста.
Мы сопоставляем пары состояние-действие значениям, которые, как мы ожидаем, они будут производить с помощью функции Q, описанной выше. Функция Q принимает в качестве входных данных состояние и действие агента и сопоставляет их с вероятными вознаграждениями.
Обучение с подкреплением — это процесс запуска агента через последовательности пар состояний и действий, наблюдения за полученными вознаграждениями и адаптации прогнозов функции Q к этим вознаграждениям до тех пор, пока не будет точно предсказан лучший путь для агента.
Этот прогноз известен как политика.
Обучение с подкреплением — это попытка смоделировать сложное вероятностное распределение вознаграждений в отношении очень большого количества пар «состояние — действие». Это одна из причин, по которой обучение с подкреплением сочетается, скажем, с марковским процессом принятия решений, методом выборки из сложного распределения, чтобы сделать вывод о его свойствах.Это очень похоже на задачу, вдохновившую Стэна Улама на изобретение метода Монте-Карло; а именно, пытаясь сделать вывод о шансах на то, что данная комбинация пасьянса окажется успешной.
Любой статистический подход по существу является признанием в невежестве. Огромная сложность некоторых явлений (биологических, политических, социологических или связанных с настольными играми) не позволяет рассуждать из первых принципов. Единственный способ их изучения — через статистику, измеряя поверхностные события и пытаясь установить корреляции между ними, даже если мы не понимаем механизма, с помощью которого они связаны.
Обучение с подкреплением, как и глубокие нейронные сети, является одной из таких стратегий, основанной на выборке для извлечения информации из данных.
После небольшого времени, потраченного на использование чего-то вроде марковского процесса принятия решений для аппроксимации вероятностного распределения вознаграждения по парам состояние-действие, алгоритм обучения с подкреплением может начать повторять действия, ведущие к вознаграждению, и перестать проверять альтернативы. Существует противоречие между эксплуатацией известных наград и постоянным исследованием новых действий, которые также ведут к победе.Подобно тому, как нефтяные компании выполняют двойную функцию выкачивания сырой нефти из известных нефтяных месторождений при бурении новых запасов, так и алгоритмы обучения с подкреплением могут использоваться как для эксплуатации , так и для исследования в разной степени, чтобы гарантировать, что они не проходите мимо поощрительных акций за счет известных победителей.
Обучение с подкреплением является итеративным. В своих самых интересных приложениях он не начинает с того, что узнает, какие вознаграждения будут получены в результате пары «состояние-действие».Он изучает эти отношения, проходя состояния снова и снова, как спортсмены или музыканты перебирают состояния, пытаясь улучшить свои результаты.
Можно сказать, что алгоритм — это метод более быстрого обобщения уроков времени. 2 Алгоритмы обучения с подкреплением относятся ко времени иначе, чем люди. Алгоритм может проходить через одни и те же состояния снова и снова, экспериментируя с разными действиями, пока не сможет сделать вывод, какие действия являются лучшими из каких состояний.По сути, алгоритмы наслаждаются своим собственным Днем сурка, когда они начинают как тупые придурки и постепенно становятся мудрее.
Поскольку люди никогда не переживают День сурка вне фильма, алгоритмы обучения с подкреплением могут учиться больше и лучше, чем люди. Ведь истинное преимущество этих алгоритмов перед людьми проистекает не столько из присущей им природы, сколько из их способности жить параллельно на многих чипах сразу, тренироваться день и ночь без усталости и, следовательно, учиться большему.
Алгоритм, обученный игре в го, такой как AlphaGo, сыграет гораздо больше игр в го, чем любой человек может надеяться сыграть за 100 жизней. 3
Какое место занимают нейронные сети?
Нейронные сети — это аппроксиматоры функций, которые особенно полезны при обучении с подкреплением, когда пространство состояний или пространство действий слишком велико, чтобы быть полностью известным.
Нейронная сеть может использоваться для аппроксимации функции ценности или функции политики.То есть нейронные сети могут научиться сопоставлять состояния со значениями или пары состояние-действие со значениями Q. Вместо того, чтобы использовать справочную таблицу для хранения, индексации и обновления всех возможных состояний и их значений, что невозможно при очень больших задачах, мы можем обучить нейронную сеть на образцах из пространства состояний или действий, чтобы научиться предсказывать, насколько они ценны по сравнению с наша цель в обучении с подкреплением.
Как и все нейронные сети, они используют коэффициенты для аппроксимации функции, связывающей входные данные с выходными, и их обучение состоит в поиске правильных коэффициентов или весов путем итеративной корректировки этих весов по градиентам, которые обещают меньшую ошибку.
В обучении с подкреплением сверточные сети могут использоваться для распознавания состояния агента, когда ввод является визуальным; например экран, на котором находится Марио, или местность перед дроном. То есть они выполняют свою типичную задачу распознавания изображений.
Но сверточные сети получают разные интерпретации изображений при обучении с подкреплением, чем при обучении с учителем. При обучении с учителем сеть применяет метку к изображению; то есть он сопоставляет имена с пикселями.
На самом деле, он ранжирует метки, которые лучше всего соответствуют изображению, с точки зрения их вероятности. При показе изображения осла он может решить, что с вероятностью 80 % это изображение осла, с вероятностью 50 % — лошади и с вероятностью 30 % — собаки.
В обучении с подкреплением, учитывая изображение, представляющее состояние, сверточная сеть может ранжировать действия, которые можно выполнить в этом состоянии; например, он может предсказать, что бег вправо принесет 5 очков, прыжок — 7, а бег влево — ни одного.
На изображении выше показано, что делает агент политики, сопоставляя состояние с наилучшим действием.
Политика сопоставляет состояние с действием.
Если вы помните, это отличается от Q, который сопоставляет пары действий состояний с наградами.
Чтобы быть более конкретным, Q сопоставляет пары состояние-действие с максимальной комбинацией немедленного вознаграждения со всеми будущими вознаграждениями, которые могут быть получены более поздними действиями на траектории. Вот уравнение для Q из Википедии:
Присвоив значения ожидаемым вознаграждениям, функция Q просто выбирает пару состояние-действие с наибольшим так называемым значением Q.
В начале обучения с подкреплением коэффициенты нейронной сети могут быть инициализированы стохастически или случайным образом. Используя обратную связь из среды, нейронная сеть может использовать разницу между ожидаемым вознаграждением и вознаграждением, основанным на реальных фактах, чтобы скорректировать свои веса и улучшить интерпретацию пар состояние-действие.
Эта петля обратной связи аналогична обратному распространению ошибки в обучении с учителем. Однако обучение под наблюдением начинается со знания основных меток, которые нейронная сеть пытается предсказать.Его цель — создать модель, которая сопоставляет различные изображения с их соответствующими именами.
Обучение с подкреплением зависит от среды, которая отправляет ему скалярное число в ответ на каждое новое действие. Награды, возвращаемые средой, могут варьироваться, откладываться или зависеть от неизвестных переменных, что вносит шум в петлю обратной связи.
Это приводит нас к более полному выражению функции Q, которая учитывает не только немедленные вознаграждения, производимые действием, но также и отсроченные вознаграждения, которые могут быть возвращены на несколько временных шагов глубже в последовательности.
Как и люди, функция Q рекурсивна. Точно так же, как вызов метода программного обеспечения human() содержит в себе другой метод human() , плодами которого мы все являемся, вызов функции Q для заданной пары состояние-действие требует, чтобы мы вызывали вложенную функцию Q для предсказать значение следующего состояния, которое, в свою очередь, зависит от функции Q состояния после этого, и так далее.
(Этот раздел находится в незавершенном производстве.)
Обучение с подкреплением заключается в принятии последовательных решений для достижения цели на многих этапах.В то время как другие типы ИИ выполняют то, что вы могли бы назвать перцептивными задачами, например, распознавание содержимого изображения, обучение с подкреплением выполняет тактические и стратегические задачи. Игры — хороший пример проблем, которые может решить обучение с подкреплением, но RL также применяется к реальным процессам в частном и государственном секторах.
- Робототехника
- Промышленные операции
- Цепочка поставок и логистика
- Управление движением
- Торги и реклама
- Рекомендательные системы
- Балансировка нагрузки
- Дополненное НЛП
1) Может быть полезно представить алгоритм обучения с подкреплением в действии, чтобы нарисовать его визуально.Допустим, алгоритм учится играть в видеоигру Super Mario.
Он пытается провести Марио через игру и набрать как можно больше очков. Для этого мы можем запустить множество разных Марио параллельно и запустить их через пространство всех возможных состояний игры. Это как если бы у вас было 1000 Марио, прокладывающих туннели через гору, и по мере того, как они копают (например, когда они снова и снова решают, какое действие предпринять, чтобы повлиять на игровую среду), их туннели опыта разветвляются, как замысловатые и фрактальные ветки дерева. .Туннели опыта Марио — это коридоры света, прорезающие гору. И, как и в самой жизни, одно успешное действие может повысить вероятность того, что успешное действие станет возможным в более широком потоке решений, продвигая Марио-победителя вперед. Вы также можете представить, что если каждый Марио является агентом, то перед ним находится тепловая карта, отслеживающая награды, которые он может связать с парами состояние-действие. (Представьте, что у каждой пары состояние-действие есть собственный экран, на который накладывается тепло от желтого до красного.
Многие экраны собраны в сетку, как вы могли бы видеть перед Уолл-стрит.трейдер со многими мониторами. Один экран действия может быть «тяжелее прыгать из этого состояния», другой может быть «быстрее бежать в этом состоянии» и т. д. и т. д.) Поскольку некоторые пары состояние-действие приводят к значительно большему вознаграждению, чем другие, и разные виды действий такие как прыжки, приседания или бег, вероятностное распределение вознаграждения по действиям представляет собой не кривую нормального распределения, а сложное, поэтому для его изучения используются методы Маркова и Монте-Карло, так же как Стэн Улам исследовал выигрышные комбинации пасьянса.То есть, хотя распределение вознаграждения сложно описать формулой, его можно взять на пробу. Поскольку алгоритм начинает работу в неведении, а многие пути в пространстве игровых состояний не исследованы, тепловые карты будут отражать отсутствие у них опыта; то есть на тепловой карте вознаграждений, которые они представляют, могут быть пробелы, или они могут просто начать с некоторых предположений по умолчанию о вознаграждениях, которые будут скорректированы с опытом.
Марио — это, по сути, ракеты, ищущие награды, управляемые этими тепловыми картами, и чем больше раз они проходят игру, тем точнее становится их тепловая карта потенциальной будущей награды.Тепловые карты — это, по сути, вероятностные распределения вознаграждения по парам состояние-действие, возможным в зависимости от текущего состояния Марио.
2) Технология разрушает время и пространство, что Джойс называл «неизбежными модальностями бытия». Что мы понимаем под коллапсом? Очень большие расстояния начинают действовать как очень короткие расстояния, а длинные периоды ускоряются, чтобы стать короткими периодами. Например, радиоволны позволяли людям разговаривать с другими людьми на большом расстоянии, как если бы они находились в одной комнате.То же самое можно сказать и о других длинах волн, а в последнее время и о вызовах видеоконференцсвязи с помощью оптоволоконных кабелей. Хотя расстояние не было стерто, для некоторых видов деятельности оно имеет меньшее значение. Любое количество технологий экономит время.
Бытовая техника — хороший пример технологий, которые превратили длинные задачи в короткие. Но то же самое касается вычислений. Скорость вычислений, или скорость, с которой кремний может обрабатывать информацию, неуклонно растет. И эту скорость можно еще больше увеличить за счет распараллеливания вычислений; я.е. разбивая вычислительную нагрузку и распределяя ее по нескольким чипам для одновременной обработки. Распараллеливание аппаратного обеспечения — это способ распараллеливания времени. Это особенно полезно и актуально для алгоритмов, которым необходимо обрабатывать очень большие наборы данных, а также для алгоритмов, производительность которых увеличивается по мере накопления опыта. Аналитический центр ИИ OpenAI обучал алгоритм играть в популярную многопользовательскую видеоигру Data 2 в течение 10 месяцев, и каждый день алгоритм играл в игры, эквивалентные 180-летней давности.По истечении этих 10 месяцев алгоритм (известный как OpenAI Five) победил команду чемпионов мира среди людей.
Эта победа стала результатом распараллеливания и ускорения времени, чтобы алгоритм мог использовать больше опыта, чем любой отдельный человек мог надеяться собрать для победы.
3) Правильная аналогия может состоять в том, что алгоритм обучения подобен виду. Каждая симуляция, которую алгоритм запускает по мере обучения, может рассматриваться как отдельный вид. Подобно тому, как знания, полученные алгоритмом в ходе игры, собираются в алгоритмической модели мира, отдельные люди любой группы будут сообщать об этом с помощью языка, позволяя коллективной модели мира, воплощенной в его текстах, записях и устных преданиях, стать умнее (по крайней мере, в идеальном случае.Подрывная деятельность и шум, внесенные в наши коллективные модели, — это тема для отдельного поста и, возможно, для отдельного сайта.) Это позволяет лучше понять, почему соперничество между алгоритмами и отдельными людьми, даже если люди являются чемпионами мира, несправедливо. Мы противопоставляем цивилизацию, накопившую мудрость десяти тысяч жизней, единственному мешку с мясом.
Другие сообщения в Pathmind Wiki
RL Теория
Лекции
Учебники с подкреплением
- Ричард Саттон и Эндрю Барто, Обучение с подкреплением: введение (1-е издание, 1998 г.) [Книга] [Код]
- Ричард Саттон и Эндрю Барто, Обучение с подкреплением: введение (2-е издание, в процессе, 2018 г.) [Книга] [Код]
- Чаба Сепешвари, Алгоритмы обучения с подкреплением [книга]
- Дэвид Пул и Алан Макворт, Искусственный интеллект: основы вычислительных агентов [глава книги]
- Дмитрий П.Берцекас и Джон Н. Цициклис, Нейро-динамическое программирование [Книга (Amazon)] [Резюме]
- Микель Дж. Кохендерфер, Принятие решений в условиях неопределенности: теория и применение [Книга (Amazon)]
Обзорные документы
- Лесли Пак Кельблинг, Майкл Л. Литтман, Эндрю В. Мур, Обучение с подкреплением: обзор, JAIR, 1996. [Документ]
- С. С. Кирти и Б. Равиндран, Учебное пособие по обучению с подкреплением, Садхана, 1994. [Документ]
- Мэтью Э.Тейлор, Питер Стоун, Передача обучения для областей обучения с подкреплением: обзор, JMLR, 2009. [Документ]
- Йенс Кобер, Дж. Эндрю Багнелл, Ян Питерс, Обучение с подкреплением в робототехнике, обзор, IJRR, 2013. [Документ]
- Майкл Л. Литтман, «Обучение с подкреплением улучшает поведение благодаря оценочной обратной связи». Природа 521.7553 (2015): 445-451. [Бумага]
- Марк П. Дайзенрот, Герхард Нойманн, Ян Питер, Обзор политики поиска робототехники, основ и тенденций в робототехнике, 2014 г.[Книга]
[Документ]Бумаги для дополнительного обучения / Диссертация
Основополагающие документы
- Марвин Мински, Шаги к искусственному интеллекту, Proceedings of the IRE, 1961. [Документ] (в RL обсуждаются такие вопросы, как «проблема присвоения кредита»)
- Ян Х. Виттен, Адаптивный оптимальный контроллер для марковских сред с дискретным временем, информация и управление, 1977. [Документ] (самая ранняя публикация о правиле обучения временной разности (TD))
Методы обучения с подкреплением
- Динамическое программирование (DP):
- Кристофер Дж. Ч. Х. Уоткинс, Обучение на основе отсроченных вознаграждений, доктор философии. Диссертация, Кембриджский университет, 1989. [Диссертация] .
- Кристофер Дж.
- Монте-Карло:
- Эндрю Барто, Майкл Дафф, Инверсия Монте-Карло и обучение с подкреплением, NIPS, 1994. [Документ]
- Сатиндер П. Сингх, Ричард С. Саттон, Обучение с подкреплением с заменой следов приемлемости, Машинное обучение, 1996. [Документ]
- Временная разница:
- Ричард С. Саттон, Обучение прогнозированию с помощью методов временных различий.Машинное обучение 3: 9-44, 1988. [Документ] .
- Q-Learning (алгоритм TD вне политики):
- Крис Уоткинс, Обучение на основе отсроченных вознаграждений, Кембридж, 1989 г. [Диссертация]
- Sarsa (алгоритм TD по политике):
- Г.А. Раммери, М. Ниранджан, Онлайновое обучение Q с использованием коннекционистских систем, Технический отчет, Кембриджский университет, 1994. [Отчет]
- Ричард С. Саттон, Обобщение в обучении с подкреплением: успешные примеры с использованием разреженного кодирования, NIPS, 1996.[Бумага]
- R-Learning (обучение относительным значениям)
- Эндрю Шварц, Метод обучения с подкреплением для максимизации недисконтированных вознаграждений, ICML, 1993. [Paper-Google Scholar]
Методы аппроксимации функции - (временная разность методом наименьших квадратов, итерация политики методом наименьших квадратов)
- Стивен Дж. Брадтке, Эндрю Дж. Барто, Линейные алгоритмы наименьших квадратов для обучения временной разности, Машинное обучение, 1996. [Документ]
- Михаил Г.Лагудакис, Рональд Парр, Итерация политики наименьших квадратов без моделей, NIPS, 2001. [Документ] [Код]
- Политика поиска / Градиент политики
- Ричард Саттон, Дэвид МакАлестер, Сатиндер Сингх, Ишай Мансур, Градиентные методы политики для обучения с подкреплением с аппроксимацией функций, NIPS, 1999. [Документ]
- Ян Петерс, Сету Виджаякумар, Стефан Шаал, прирожденный актер-критик, ECML, 2005. [Бумага]
- Йенс Кобер, Ян Питерс, Политический поиск моторных примитивов в робототехнике, NIPS, 2009.[Бумага]
- Ян Питерс, Катарина Маллинг, Ясемин Алтун, Поиск политики относительной энтропии, AAAI, 2010. [Документ]
- Фрик Стульп, Оливье Сиго, Улучшение политики интегрального пути с адаптацией ковариационной матрицы, ICML, 2012. [Документ]
- Нейт Коль, Питер Стоун, Политическое градиентное обучение для быстрой четвероногой локомоции, ICRA, 2004. [Документ]
- Марк Дейзенрот, Карл Расмуссен, PILCO: модельный и эффективный подход к поиску политик, ICML, 2011.[Бумага]
- Скотт Куиндерсма, Родерик Групен, Эндрю Барто, Обучение динамическим движениям рук для постурального восстановления, Humanoids, 2011. [Документ]
- Константинос Чацилигероудис, Роберто Рама, Ритурай Кошик, Дориан Гепп, Василис Вассилиадес, Жан-Батист Муре, Поиск политик, эффективных с точки зрения данных, для робототехники, IROS, 2017. [Документ]
- Ричард Саттон, Дэвид МакАлестер, Сатиндер Сингх, Ишай Мансур, Градиентные методы политики для обучения с подкреплением с аппроксимацией функций, NIPS, 1999.
- Иерархический RL
- Ричард Саттон, Дойна Прекап, Сатиндер Сингх, Между MDP и полу-MDP: структура временной абстракции в обучении с подкреплением, искусственный интеллект, 1999.[Бумага]
- Джордж Конидарис, Эндрю Барто, Создание портативных вариантов: передача навыков в обучении с подкреплением, IJCAI, 2007. [Документ]
- Deep Learning + Reinforcement Learning (Образец последних работ по DL+RL)
- В. Мних, эт. и др., Управление на уровне человека с помощью глубокого обучения с подкреплением, Nature, 2015. [Документ] .
- Сяосяо Го, Сатиндер Сингх, Хонглак Ли, Ричард Льюис, Сяоши Ван, Глубокое обучение для игр Atari в реальном времени с использованием автономного планирования поиска по дереву Монте-Карло, NIPS, 2014.[Бумага]
- Сергей Левин, Челси Финн, Тревор Даррел, Питер Аббил, Сквозная тренировка глубоких зрительно-моторных политик. ArXiv, 16 октября 2015 г. [ArXiv]
- Том Шаул, Джон Куан, Иоаннис Антоноглу, Дэвид Сильвер, Priority Experience Replay, ArXiv, 18 ноября 2015 г. [ArXiv]
- Хадо ван Хасселт, Артур Гес, Дэвид Сильвер, Глубокое обучение с подкреплением с помощью двойного Q-обучения, ArXiv, 22 сентября 2015 г. [ArXiv]
- Владимир Мних, Адриа Пучдоменек Бадиа, Мехди Мирза, Алекс Грейвс, Тимоти П.Лилликрап, Тим Харли, Дэвид Сильвер, Корай Кавукчуоглу, Асинхронные методы глубокого обучения с подкреплением, ArXiv, 4 февраля 2016 г. [ArXiv]
- Саймон Шмитт, Джонатан Дж. Хадсон, Августин Зидек, Саймон Осиндеро, Карл Дёрш, Войцех М. Чарнецкий, Джоэл З. Лейбо, Генрих Каттлер, Эндрю Циссерман, Карен Симонян, С. М. Али Эслами, Kickstarting Deep Reinforcement Learning, ArXiv, 10 марта 2018, Бумага
Ч. Х. Уоткинс, Обучение на основе отсроченных вознаграждений, доктор философии. Диссертация, Кембриджский университет, 1989. [Диссертация]
Саттон, Обобщение в обучении с подкреплением: успешные примеры с использованием разреженного кодирования, NIPS, 1996.[Бумага]
[Документ]
[Документ]
[ArXiv]Приложения для обучения с подкреплением
Игра с обучением с подкреплением
Традиционные игры
- Нарды — игра «TD-Gammon» с использованием TD(λ) (Tesauro, ACM 1995) [Документ]
- Шахматы — программа «KnightCap», использующая TD(λ) (Baxter, arXiv 1999) [arXiv]
- Chess — Giraffe: использование глубокого обучения с подкреплением для игры в шахматы (Lai, arXiv 2015) [arXiv]
Компьютерные игры
Робототехника с обучением с подкреплением
- Политика обучения градиентному подкреплению для быстрого передвижения четвероногих (Kohl, ICRA 2004) [Документ]
- Координация двигательных навыков робота с обучением с подкреплением на основе ЭМ (Кормушев, IROS 2010) [Документ] [Видео]
- Обобщенное модельное обучение для обучения с подкреплением на роботе-гуманоиде (Hester, ICRA 2010) [Документ] [Видео]
- Автономное приобретение навыков на мобильном манипуляторе (Конидарис, AAAI 2011) [Документ] [Видео]
- PILCO: модельный и эффективный подход к поиску политик (Deisenroth, ICML 2011) [Документ]
- Пошаговое семантически обоснованное обучение на основе демонстрации (Niekum, RSS 2013) [Документ]
- Эффективное обучение с подкреплением для роботов с использованием информативных смоделированных приор (Cutler, ICRA 2015) [Документ] [Видео]
- Роботы, которые могут адаптироваться как животные (Cully, Nature 2015) [Документ] [Видео] [Код]
- Поиск политик с эффективным использованием данных «черным ящиком» для робототехники (Chatzilygeroudis, IROS 2017) [Документ] [Видео] [Код]
Управление с обучением с подкреплением
- Применение обучения с подкреплением к пилотажному полету на вертолете (Abbeel, NIPS 2006) [Документ] [Видео]
- Автономное управление вертолетом с использованием методов поиска политики обучения с подкреплением (Багнелл, ICRA 2001) [Документ]
Исследование операций и обучение с подкреплением
- Масштабирование обучения с подкреплением со средним вознаграждением для доставки продукта (Proper, AAAI 2004) [Документ]
- Многоканальный оптимизированный маркетинг с помощью обучения с подкреплением (Abe, KDD 2004) [Документ]
Взаимодействие человека с компьютером
- Оптимизация управления диалогом с помощью обучения с подкреплением: эксперименты с системой NJFun (Singh, JAIR 2002) [Документ]
Учебные пособия по обучению с подкреплением / веб-сайты
- Манс Хармон и Стефани Хармон, Обучение с подкреплением: Учебное пособие
- С. Игель, М.А. Ридмиллер и др., Обучение с подкреплением в двух словах, ESANN, 2007. [Документ] .
- UNSW — Обучение с подкреплением
- Введение
- TD-обучение
- Q-обучение и SARSA
- Апплет для игры «Кошки-мышки»
- Учебное пособие по усилению ROS
- ПОМДП для чайников
- статей Scholarpedia:
- Обучение с подкреплением
- Обучение временной разнице
- Репозиторий с полезным программным обеспечением MATLAB, презентациями и демонстрационными видеороликами
- Библиография по обучению с подкреплением
- Калифорнийский университет в Беркли — CS 294: глубокое обучение с подкреплением, осень 2015 г. (Джон Шульман, Питер Аббил) [веб-сайт класса]
- Сообщения в блоге об обучении с подкреплением, части 1-4, Трэвис ДеВольф
- The Arcade Learning Environment — игровая среда Atari 2600 для разработки агентов ИИ
- Глубокое обучение с подкреплением: Pong from Pixels, Андрей Карпати
- Демистификация глубокого обучения с подкреплением
- Давайте сделаем DQN
- Простое обучение с подкреплением с помощью Tensorflow, части 0–8, Артур Джулиани
- Practical_RL — курс обучения с подкреплением в дикой природе на основе github (лекции, лабораторные работы по программированию, проекты)
Игель, М.А. Ридмиллер и др., Обучение с подкреплением в двух словах, ESANN, 2007. [Документ]Онлайн-демонстрации
Что такое обучение с подкреплением? Полный обзор
Что такое обучение с подкреплением? Обучение с подкреплением — это метод обучения машинному обучению, основанный на поощрении желаемого поведения и/или наказании за нежелательное.
В общем, агент обучения с подкреплением способен воспринимать и интерпретировать свою среду, предпринимать действия и учиться методом проб и ошибок.
Как работает обучение с подкреплением?
При обучении с подкреплением разработчики разрабатывают метод поощрения желаемого поведения и наказания за негативное поведение. Этот метод присваивает положительные значения желаемым действиям, чтобы поощрить агента, и отрицательные значения нежелательному поведению. Это программирует агента на поиск долгосрочного и максимального общего вознаграждения для достижения оптимального решения.
Эти долгосрочные цели помогают агенту не останавливаться на меньших целях. Со временем агент учится избегать негатива и искать позитив.
Этот метод обучения был принят в искусственном интеллекте (ИИ) как способ управления неконтролируемым машинным обучением с помощью вознаграждений и наказаний.
Несмотря на то, что обучение с подкреплением вызывает большой интерес в области ИИ, его широкое внедрение и применение в реальном мире остаются ограниченными.Отмечая это, однако, исследовательские работы изобилуют теоретическими приложениями, и было несколько успешных вариантов использования.
Текущие варианты использования включают, помимо прочего, следующее:
- игры
- управление ресурсами
- персонализированных рекомендаций
- робототехника
Игры, вероятно, являются наиболее распространенной областью использования обучения с подкреплением. Он способен достичь сверхчеловеческой производительности во многих играх.Типичный пример — игра Pac-Man .
Алгоритм обучения, играющий в Pac-Man , может иметь возможность двигаться в одном из четырех возможных направлений, исключая препятствия.
По пиксельным данным агент может получить числовое вознаграждение за единицу перемещения: 0 за пустое пространство, 1 за гранулы, 2 за фрукты, 3 за гранулы силы, 4 за гранулы призрачной постсилы, 5 за сбор. все шарики и прохождение уровня, а также вычет 5 баллов за столкновение с призраком.Агент начинает со случайной игры и переходит к более сложной игре, изучая цель собрать все гранулы для прохождения уровня. Со временем агент может даже освоить такую тактику, как сохранение зарядов энергии до тех пор, пока они не потребуются для самообороны.
Обучение с подкреплением может работать в ситуации, пока можно применить четкое вознаграждение. В управлении ресурсами предприятия (ERM) алгоритмы обучения с подкреплением могут выделять ограниченные ресурсы для различных задач, если существует общая цель, которую они пытаются достичь.Целью в этом случае будет экономия времени или ресурсов.
В робототехнике обучение с подкреплением нашло применение в ограниченных тестах. Этот тип машинного обучения может дать роботам возможность изучать задачи, которые учитель-человек не может продемонстрировать, адаптировать приобретенный навык к новой задаче или добиться оптимизации, несмотря на отсутствие доступной аналитической формулировки.
Обучение с подкреплением также используется в исследованиях операций, теории информации, теории игр, теории управления, оптимизации на основе моделирования, многоагентных системах, групповом интеллекте, статистике и генетических алгоритмах.
Проблемы применения обучения с подкреплениемОбучение с подкреплением, хотя и обладает высоким потенциалом, может быть сложным в развертывании и остается ограниченным в своем применении. Одним из препятствий для развертывания этого типа машинного обучения является его зависимость от исследования окружающей среды.
Например, если вы развернете робота, который зависел от обучения с подкреплением для навигации в сложной физической среде, он будет искать новые состояния и выполнять различные действия по мере движения.Однако последовательно предпринимать наилучшие действия в реальной среде сложно из-за того, как часто среда меняется.
Время, необходимое для обеспечения правильного обучения с помощью этого метода, может ограничить его полезность и потребовать значительных вычислительных ресурсов.
По мере усложнения среды обучения растут и требования к времени и вычислительным ресурсам.
Контролируемое обучение может дать компаниям более быстрые и эффективные результаты, чем обучение с подкреплением, если доступно надлежащее количество данных, поскольку оно может быть использовано с меньшими ресурсами.
Общие алгоритмы обучения с подкреплениемВместо того, чтобы ссылаться на конкретный алгоритм, область обучения с подкреплением состоит из нескольких алгоритмов, использующих несколько разные подходы. Различия в основном связаны с их стратегиями исследования окружающей среды.
- Состояние-действие-вознаграждение-состояние-действие (SARSA). Этот алгоритм обучения с подкреплением начинается с предоставления агенту так называемой политики .Политика, по сути, представляет собой вероятность, которая сообщает ему шансы определенных действий, приводящих к вознаграждению или выгодным состояниям.
- Q-обучение. Этот подход к обучению с подкреплением использует противоположный подход. Агент не получает никакой политики, а это означает, что его исследование среды является более самостоятельным.
- Глубокие Q-сети. Эти алгоритмы используют нейронные сети в дополнение к методам обучения с подкреплением. Они используют самостоятельное исследование среды обучения с подкреплением.Будущие действия основаны на случайной выборке прошлых полезных действий, изученных нейронной сетью.
Этот подход к обучению с подкреплением использует противоположный подход. Агент не получает никакой политики, а это означает, что его исследование среды является более самостоятельным.Обучение с подкреплением считается отдельной ветвью машинного обучения, хотя оно имеет некоторое сходство с другими типами машинного обучения, которые подразделяются на следующие четыре области:
- Обучение под наблюдением. При обучении с учителем алгоритмы обучаются на массиве размеченных данных. Алгоритмы контролируемого обучения могут изучать только те атрибуты, которые указаны в наборе данных. Распространенными приложениями обучения с учителем являются модели распознавания изображений. Эти модели получают набор размеченных изображений и учатся различать общие признаки предопределенных форм.
- Обучение без учителя. При неконтролируемом обучении разработчики запускают алгоритмы на полностью неразмеченных данных. Алгоритм учится, каталогизируя свои собственные наблюдения за особенностями данных, не зная, что искать.
- Обучение с полуучителем. В этом методе используется промежуточный подход. Разработчики вводят относительно небольшой набор размеченных обучающих данных, а также больший объем неразмеченных данных. Затем алгоритм получает указание экстраполировать то, что он узнал из размеченных данных, на неразмеченные данные и сделать выводы из набора в целом.
- Обучение с подкреплением. Здесь совершенно другой подход. Он помещает агента в среду с четкими параметрами, определяющими полезную и неполезную деятельность, а также всеобъемлющий конечный результат, которого необходимо достичь.В некотором роде это похоже на обучение с учителем, поскольку разработчики должны ставить перед алгоритмами четко определенные цели и определять награды и наказания. Это означает, что требуемый уровень явного программирования выше, чем при неконтролируемом обучении. Но как только эти параметры установлены, алгоритм работает сам по себе, что делает его гораздо более самостоятельным, чем алгоритмы обучения с учителем. По этой причине люди иногда называют обучение с подкреплением ответвлением полуконтролируемого обучения, но, по правде говоря, чаще всего оно признается отдельным типом машинного обучения.
При обучении с учителем алгоритмы обучаются на массиве размеченных данных. Алгоритмы контролируемого обучения могут изучать только те атрибуты, которые указаны в наборе данных. Распространенными приложениями обучения с учителем являются модели распознавания изображений. Эти модели получают набор размеченных изображений и учатся различать общие признаки предопределенных форм.
Читатели, которым нужна дополнительная информация о глубоком и машинном обучении, могут перейти по этим ссылкам на статьи с подробным описанием этих тем.
Введение в обучение с подкреплением для начинающих
ВведениеОбучение с подкреплением кажется интригующим, не так ли? Здесь, в этой статье, мы увидим, что это такое и почему об этом так много говорят в наши дни.Это действует как руководство по обучению с подкреплением для начинающих. Обучение с подкреплением, безусловно, является одной из очевидных областей исследований в настоящее время, которая в ближайшем будущем получит хороший бум, и ее популярность растет день ото дня. Начнем.
По сути, это концепция, согласно которой машины могут обучаться в зависимости от результатов своих собственных действий. Без дальнейших задержек, давайте начнем.
Что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением является частью машинного обучения.
Здесь агенты самостоятельно обучаются механизмам вознаграждения и наказания. Речь идет о том, чтобы предпринять наилучшее возможное действие или путь, чтобы получить максимальную награду и минимальное наказание посредством наблюдений в конкретной ситуации. Он действует как сигнал к положительному и отрицательному поведению. По сути, строится агент (или несколько), способный воспринимать и интерпретировать среду, в которую он помещен, более того, он может совершать действия и взаимодействовать с ней.
Базовая схема обучения с подкреплением — KDNuggets
Чтобы понять значение обучения с подкреплением, давайте рассмотрим формальное определение.
Обучение с подкреплением, тип машинного обучения, при котором агенты выполняют действия в среде, направленные на получение максимального совокупного вознаграждения — NVIDIA
Обучение с подкреплением (RL) основано на поощрении желаемого поведения или наказании за нежелательное. Вместо того, чтобы один вход давал один результат, алгоритм производит множество выходных данных и обучается выбирать правильный на основе определенных переменных — Gartner
.
Это тип метода машинного обучения, при котором компьютерный агент учится выполнять задачу посредством повторяющихся проб и ошибок при взаимодействии с динамической средой.Этот подход к обучению позволяет агенту принимать ряд решений, которые максимизируют показатель вознаграждения за задачу без вмешательства человека и без явного программирования для выполнения задачи — Mathworks
.Приведенные выше определения технически предоставлены экспертами в этой области, однако для тех, кто начинает обучение с подкреплением, но эти определения могут показаться немного сложными. Поскольку это руководство по обучению с подкреплением для начинающих, давайте создадим определение обучения с подкреплением более простым способом.
Упрощенное определение обучения с подкреплением С помощью ряда методов проб и ошибок агент постоянно учится в интерактивной среде на основе собственных действий и опыта. Единственная цель — найти подходящую модель действий, которая увеличит общее кумулятивное вознаграждение агента.
Он учится через взаимодействие и обратную связь.
Ну, это определение обучения с подкреплением. Теперь, как мы приходим к этому определению, как машина учится и как она может решать сложные проблемы в мире с помощью обучения с подкреплением, мы увидим дальше.
Объяснение к обучению с подкреплением Как работает обучение с подкреплением? Ну, позвольте мне объяснить на примере.
Пример обучения с подкреплением — KDNuggets
Вот что ты видишь?
Вы можете увидеть собаку и хозяина. Давайте представим, что вы учите свою собаку брать палку. Каждый раз, когда собака успешно получает палку, вы предлагаете ей угощение (скажем, косточку).В конце концов, собака понимает закономерность, что всякий раз, когда хозяин бросает палку, она должна получить ее как можно раньше, чтобы получить награду (кость) от хозяина за меньшее время.
Терминология, используемая в обучении с подкреплением
Терминология в RL – Techvidvan
Агент – единолично принимает решения и учится
Среда – физический мир, в котором агент учится и решает действия, которые необходимо выполнить
Действие – список действий, которые может выполнять агент
Состояние – текущее положение агента в среде
Награда — За каждое выбранное действие агента среда дает награду.
Обычно это скалярное значение и не что иное, как обратная связь от среды
Политика – агент готовит стратегию (принятие решений) для сопоставления ситуаций с действиями.
Значение Функция — Значение состояния показывает полученное вознаграждение, начиная с состояния до выполнения политики
Модель — каждый агент RL не использует модель своей среды. Представление агента отображает распределения вероятностей пар состояние-действие по состояниям
Рабочий процесс обучения с подкреплением
Рабочий процесс обучения с подкреплением — KDNuggets
– Создайте среду
— Определить награду
– Создать агента
— Обучить и проверить агента
— развернуть политику
Чем обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем?
При обучении с учителем модель обучается с использованием обучающего набора данных с правильным ключом ответа.
Решение принимается на основе начального ввода, поскольку он содержит все данные, необходимые для обучения машины. Решения не зависят друг от друга, поэтому каждое решение представлено меткой. Пример: Распознавание объектов
Разница между контролируемым обучением и обучением с подкреплением — purestudy
При обучении с подкреплением ответа нет, и агент подкрепления решает, что нужно сделать для выполнения требуемой задачи. Поскольку обучающий набор данных недоступен, агенту пришлось учиться на собственном опыте.Все дело в последовательном составлении решений. Проще говоря, вывод зависит от текущего состояния ввода, а следующий ввод зависит от вывода предыдущего ввода. Мы даем метки последовательности зависимых решений. Решения зависимы. Пример: игра в шахматы
Характеристики обучения с подкреплением
— Нет наблюдения, только реальная стоимость или сигнал вознаграждения
– Принятие решений последовательно
— Время играет важную роль в проблемах с подкреплением
— обратная связь не быстрая, а с задержкой
— Следующие данные, которые он получает, определяются действиями агента
Алгоритмы обучения с подкреплениемСуществует 3 подхода к реализации алгоритмов обучения с подкреплением
Алгоритмы обучения с подкреплением — AISummer
Value-Based — Основная цель этого метода — максимизировать функцию ценности.
Здесь агент через политику ожидает долгосрочный возврат текущих состояний.
На основе политик — На основе политик вы можете разработать стратегию, которая поможет получить максимальное вознаграждение в будущем за счет возможных действий, выполняемых в каждом состоянии. Два типа методов, основанных на политике, — детерминированные и стохастические.
Модель на основе . В этом методе нам нужно создать виртуальную модель для агента, чтобы помочь ему научиться работать в каждой конкретной среде
Типы обучения с подкреплением
Есть два типа:
Пример теории подкрепления – CoderLessons.com
1.Положительное подкрепление
Положительное подкрепление определяется как событие, происходящее из-за определенного поведения, которое увеличивает силу и частоту поведения. Положительно влияет на поведение.
Преимущества
— Максимизирует производительность действия
— Поддерживать изменения в течение более длительного периода
Недостаток
— Избыточное подкрепление может привести к перегрузке состояний, что минимизирует результаты.
2.Отрицательное подкрепление
Отрицательное подкрепление представлено как усиление поведения. Другими способами, когда негативное состояние блокируется или избегается, оно пытается остановить это действие в будущем.
Преимущества
— Максимальное поведение
— Обеспечивает достойный минимальный стандарт производительности
Недостаток
— Он просто ограничивает себя достаточно, чтобы соответствовать минимальному поведению
Широко используемые модели обучения с подкреплением
1. Марковский процесс принятия решений (MDP) — это математические основы для отображения решений в RL. Набор параметров, включающий множество конечных состояний – S, множество возможных действий в каждом состоянии – A, вознаграждение – R, модель – T, политику – π. Результат развертывания действия в состоянии зависит не от предыдущих действий или состояний, а от текущего действия и состояния.
Марковский процесс принятия решений – Geeks4geeks
2. Q Learning – это свободный от модели подход, основанный на ценностях, для предоставления информации, чтобы понять, какое действие должен выполнить агент.Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое показывает ценность выполнения действия A в состоянии S. Правило обновления значения является основным аспектом алгоритма Q-обучения.
QLearning — Freecodecamp
Практическое применение обучения с подкреплением– Робототехника для промышленной автоматизации
— Механизмы суммирования текста, диалоговые агенты (текст, речь), геймплей
– Автономные беспилотные автомобили
— Машинное обучение и обработка данных
— Учебная система, которая будет выпускать индивидуальные инструкции и материалы в соответствии с требованиями студентов
— Наборы инструментов ИИ, производство, автомобилестроение, здравоохранение и боты
— Управление самолетом и управление движением робота
— Создание искусственного интеллекта для компьютерных игр
Заключение
Заключение по этой теме не что иное, как помощь нам в обнаружении того, какое действие может принести наибольшую награду в течение более длительного времени.
Реалистичные среды могут иметь частичную наблюдаемость, а также быть нестационарными. Не очень полезно подавать заявку, когда у вас достаточно практических данных, чтобы решить проблему с помощью обучения с учителем. Основная проблема этого метода заключается в том, что параметры могут влиять на скорость обучения.
Надеюсь, теперь вы поняли смысл и определенный уровень описания обучения с подкреплением. Спасибо за ваше время.
Обо мне
Меня зовут Пратима Кадари, бывший инженер встраиваемых систем, работаю над использованием своих знаний и повышением квалификации.
Пожалуйста, не стесняйтесь связаться со мной по телефону https://www.linkedin.com/in/prathima-kadari
Медиафайлы, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению Автора.
Использование обучения с подкреплением с Amazon SageMaker
Обучение с подкреплением (RL) объединяет такие области, как информатика, неврология,
и психология, чтобы определить
как сопоставить ситуации с действиями, чтобы максимизировать числовой сигнал вознаграждения.
Это понятие
сигнала вознаграждения в основах RL
от нейробиологических исследований того, как человеческий мозг принимает решения о том, какие действия
максимизировать вознаграждение и минимизировать
наказание. В большинстве ситуаций людям не даются четких указаний о том, что делать.
действия, которые нужно предпринять, но вместо этого должны
узнать, какие действия приносят самое непосредственное вознаграждение, и как эти действия влияют на
Будущие ситуации и последствия.
Проблема RL формализуется с использованием марковских процессов принятия решений (MDP), которые возникают
из теории динамических систем.
MDP нацелены на то, чтобы зафиксировать детали высокого уровня реальной проблемы, с которой сталкивается обучающийся агент.
через какой-то период времени в
попытка достичь какой-то конечной цели.Агент обучения должен уметь определять
текущее состояние его окружения
и определить возможные действия, влияющие на текущее состояние обучающего агента. Более того,
цели обучающего агента
должны сильно коррелировать с состоянием окружающей среды. Решение проблемы
сформулированный таким образом, известен как метод обучения с подкреплением.
В чем разница между обучением с подкреплением, контролируемым и неконтролируемым обучением парадигмы?
Машинное обучение можно разделить на три отдельные парадигмы обучения: контролируемое,
без присмотра и подкрепления.
При обучении с учителем внешний руководитель предоставляет обучающий набор помеченных Примеры. Каждый пример содержит информацию о ситуации, относится к категории, и имеет метку, определяющую категорию, к которой он принадлежит. Цель контролируемого обучение состоит в том, чтобы обобщать, чтобы правильно предсказывать ситуации которых нет в тренировочных данных.
Напротив, RL имеет дело с интерактивными задачами, что делает невозможным сбор всех
возможные примеры ситуаций с правильными метками, с которыми может столкнуться агент.
Этот тип обучения наиболее перспективен, когда агент способен точно изучить
исходя из собственного опыта и соответствующим образом корректировать.
При неконтролируемом обучении агент учится, раскрывая структуру внутри немаркированного данные. В то время как агент RL может извлечь выгоду из раскрытия структуры на основе своего опыта, единственная цель RL — максимизировать сигнал вознаграждения.
Почему обучение с подкреплением важно?
RL хорошо подходит для решения больших и сложных задач, таких как цепочка поставок
управление, климатические системы, промышленная робототехника, игровой искусственный интеллект, диалог
систем и автономных транспортных средств.
Поскольку модели RL учатся в непрерывном процессе
из
получение наград и наказаний за каждое совершенное агентом действие, возможно
к
обучать системы принимать решения в условиях неопределенности и в динамичной среде.
Марковский процесс принятия решений (MDP)
RL основан на моделях, называемых марковскими процессами принятия решений (MDP).МДП состоит из а ряд временных шагов. Каждый временной шаг состоит из следующего:
- Окружающая среда
Определяет пространство, в котором работает модель RL.
Это может быть либо
реальная среда или симулятор. Например, если
вы тренируете физическое автономное транспортное средство на физической дороге, это было бы
среда реального мира. Если вы обучаете компьютерную программу, моделирующую
автономное транспортное средство, движущееся по дороге, это будет симулятор.- Штат
Указывает всю информацию о среде и прошлых шагах, которая актуально для будущего.
Например, в модели RL, в которой робот может
двигаться в любом направлении на любом временном шаге, положение робота на
текущий временной шаг — это состояние, потому что, если мы знаем, где находится робот, он
не обязательно знать шаги, которые он предпринял, чтобы добраться туда.- Действие
Что делает агент.Например, робот делает шаг вперед.
- Награда
Число, представляющее значение состояния, полученное в результате последнее действие, предпринятое агентом.
Например, если цель состоит в том, чтобы робот
найти клад, награда за нахождение клада может быть 5, а награда
за то, что он не нашел сокровище, может быть равен 0. Модель RL пытается найти
стратегия, оптимизирующая совокупное вознаграждение в долгосрочной перспективе. Этот
стратегия называется политикой .- Наблюдение
Информация о состоянии среды, доступная Агент на каждом этапе.
Это может быть весь штат, или это может быть только
часть государства. Например, агент в модели игры в шахматы будет
способен наблюдать за всем состоянием доски на любом шаге, но робот в
лабиринт может наблюдать только небольшую часть лабиринта, которую он
настоящее время занимает.
Это может быть либо
реальная среда или симулятор. Например, если
вы тренируете физическое автономное транспортное средство на физической дороге, это было бы
среда реального мира. Если вы обучаете компьютерную программу, моделирующую
автономное транспортное средство, движущееся по дороге, это будет симулятор.
Например, в модели RL, в которой робот может
двигаться в любом направлении на любом временном шаге, положение робота на
текущий временной шаг — это состояние, потому что, если мы знаем, где находится робот, он
не обязательно знать шаги, которые он предпринял, чтобы добраться туда.
Например, если цель состоит в том, чтобы робот
найти клад, награда за нахождение клада может быть 5, а награда
за то, что он не нашел сокровище, может быть равен 0. Модель RL пытается найти
стратегия, оптимизирующая совокупное вознаграждение в долгосрочной перспективе. Этот
стратегия называется политикой .
Это может быть весь штат, или это может быть только
часть государства. Например, агент в модели игры в шахматы будет
способен наблюдать за всем состоянием доски на любом шаге, но робот в
лабиринт может наблюдать только небольшую часть лабиринта, которую он
настоящее время занимает. Обычно обучение в RL состоит из множества эпизодов .Эпизод
состоит из всех временных шагов в MDP от начального состояния до среды.
достигает терминального состояния.
Основные возможности Amazon SageMaker RL
Для обучения моделей RL в SageMaker RL используйте следующие компоненты:
Фреймворк глубокого обучения (DL).В настоящее время SageMaker поддерживает RL в TensorFlow и Апач MXNet.
Набор инструментов RL.
Инструментарий RL управляет взаимодействием между агентом и
среда и предоставляет широкий выбор современных алгоритмов RL.SageMaker поддерживает наборы инструментов Intel Coach и Ray RLlib. Для получения информации о
Intel Coach, см.
https://nervanasystems.github.io/coach/. Для получения информации о Рэе
RLlib, см. https://ray.readthedocs.io/en/latest/rllib.html.Среда RL.Вы можете использовать настраиваемые среды, среды с открытым исходным кодом, или коммерческих средах. Дополнительные сведения см.
в разделе Среды RL в Amazon SageMaker.
Инструментарий RL управляет взаимодействием между агентом и
среда и предоставляет широкий выбор современных алгоритмов RL.SageMaker поддерживает наборы инструментов Intel Coach и Ray RLlib. Для получения информации о
Intel Coach, см.
https://nervanasystems.github.io/coach/. Для получения информации о Рэе
RLlib, см. https://ray.readthedocs.io/en/latest/rllib.html.
в разделе Среды RL в Amazon SageMaker.На следующей диаграмме показаны компоненты RL, которые поддерживаются в SageMaker RL.
Образцы тетрадей для обучения с подкреплением
В следующей таблице представлены образцы ноутбуков, предназначенные для различных использовать случаев обучения с подкреплением в Amazon SageMaker.
Подкрепление правильности программы с помощью обучения с подкреплением
Многие из наших онлайн-действий, от получения и отправки электронных писем до поиска информации и потоковой передачи фильмов, управляются за кулисами облачными распределенными архитектурами.
Написание параллельного программного обеспечения — программ с несколькими логическими потоками выполнения — имеет первостепенное значение для масштабирования с учетом этих растущих вычислительных потребностей.К сожалению, написание правильного параллельного программного обеспечения является сложной задачей. Модульное, интеграционное и даже нагрузочное тестирование не дают разумных гарантий правильности параллельной программы. Таким образом, коварные дефекты могут оставаться скрытыми в программном обеспечении до поздних стадий разработки, потенциально увеличивая затраты и стресс в и без того сжатые сроки, разработанные для обеспечения того, чтобы новое программное обеспечение оставалось актуальным после выпуска.
Управляемое тестирование параллелизма (CCT), новый подход в этой области, направлен на то, чтобы взять на себя параллелизм в программе, чтобы можно было напрямую контролировать чередование потоков/процессов.Используя различные стратегии, CCT пытается идентифицировать выполнение программы с ошибками, превращая проблему тестирования в проблему поиска в пространстве всех возможных вариантов поведения программы, число которых обычно может быть астрономическим для параллельных программ.
В рамках проекта Coyote, который использовался для создания нескольких критически важных служб Microsoft Azure, мы работали над предоставлением эффективных решений на основе CCT для поиска сложных дефектов, возникающих из-за параллелизма. Существующие передовые стратегии CCT обычно настраиваются вручную, поэтому практически невозможно гарантировать, что стратегия, которая хорошо работала в предыдущем приложении, будет хорошо работать и в вашем приложении.Это заставило нас задаться интригующим вопросом: можем ли мы использовать машинное обучение без предварительных знаний о приложении, чтобы вычислить достаточное количество семантических деталей, чтобы выявить ошибки с высокой вероятностью? Мы попробовали это и разработали QL. Насколько нам известно, это первая поисковая стратегия CCT, основанная на обучении с подкреплением. Наша стратегия, даже не зная ничего о параллельных программах или чередованиях, смогла превзойти самые современные стратегии CCT, разработанные людьми.
- Инструментарий Койот Coyote — это библиотека и инструмент .NET, предназначенные для обеспечения того, чтобы ваш код не содержал ошибок параллелизма.
QL был представлен на конференции по объектно-ориентированному программированию, системам, языкам и приложениям 2020 года (OOPSLA), где он получил награду Distinguished Artifact Award и доступен с открытым исходным кодом для экспериментов на GitHub как часть Coyote.
Рис. 1. Контролируемое параллельное тестирование (CCT) направлено на облегчение задачи написания правильного параллельного программного обеспечения, взяв на себя параллелизм программы.Всякий раз, когда параллельная программа выполняет действие, она переходит в новое состояние. Каркас CCT включает планировщик, который наблюдает за следующим состоянием (состояниями), и набор разрешенных программных действий (A). Используя стратегии поиска, планировщик идентифицирует следующее действие из определенного состояния, что максимизирует вероятность перехода программы в состояние с ошибкой.
CCT и проблемы с поиском ошибок параллелизма
Структура CCT (рисунок 1) содержит планировщик , который наблюдает за следующим состоянием параллельной программы, таким как значение глобальных переменных или набор сообщений в процессе выполнения, и набор включенных программных действий , таких как «поток T 1 записывает в глобальную переменную» или «поток T 2 отправляет сообщение T 1 ».Всякий раз, когда программа выполняет действие, она переходит в новое состояние. Задача планировщика состоит в том, чтобы просто выбрать разрешенное действие из заданного состояния.
Поскольку область поиска поведения программы часто очень велика, нам нужны эффективные способы навигации в этом пространстве. Планировщики используют стратегии поиска , которые идентифицируют следующее действие из определенного состояния, что максимизирует вероятность перехода программы в состояние с ошибками , в котором нарушается некоторое свойство корректности программы.
Таким образом, CCT преобразует проблему тестирования в задачу поиска по пространству всех чередований, отыскивая ошибочные исполнения. Как упоминалось выше, существующие стратегии поиска обычно используют настроенные человеком эвристики, основанные на ранее наблюдаемых шаблонах ошибок, которые часто не могут гарантировать, что стратегия, успешная в одном приложении, будет столь же эффективной в другом.
Давайте рассмотрим пример, чтобы проиллюстрировать, почему бывает трудно найти ошибки параллелизма. Алгоритмы консенсуса , координирующие работу нескольких одновременно работающих узлов для достижения соглашения, лежат в основе многих современных распределенных систем, и Raft является популярным алгоритмом консенсуса.
Узел в протоколе Raft может принимать одну из трех ролей: лидер , кандидат, или ведомый . Лидер получает запросы клиентов и реплицирует их среди оставшихся узлов. В любой момент один или несколько кандидатов могут инициировать раунд выборов лидера, в котором узлы обмениваются голосовающими сообщениями между собой.
Кандидат, набравший наибольшее количество голосов, считается новым лидером. Raft поддерживает важный инвариант: одновременно может быть , максимум одного лидера.Отказ от этого инварианта может привести к переходу системы в поврежденное состояние и является серьезной ошибкой.
Akka Raft 2015, реализация этого протокола, содержала хитрую ошибку. У узлов-кандидатов не было необходимой логики для выявления и отбрасывания повторяющихся голосов, в результате чего голос подсчитывался несколько раз. Дублирование голосов может происходить из-за задержек в сети, когда у узла истекает время ожидания подтверждения и повторного голосования. Чтобы выявить эту ошибку, определенные события должны произойти в определенном порядке: должен быть раунд выборов с несколькими кандидатами, кандидат \(A\) должен получить наибольшее количество голосов, последователь, проголосовавший за кандидата \(B\), Чтобы истечь время ожидания и отправить дубликаты голосов, подсчет голосов за \(A\) и \(B\) должен совпадать, а в системе должно быть два лидера.
Из астрономического количества возможных вариантов поведения Raft для среды тестирования, такой как CCT, сложно провести систему через это конкретное. Мы обратились к RL, чтобы сделать поиск в этом пространстве более эффективным. Кроме того, RL позволяет использовать решение, адаптированное к тестируемому приложению, в отличие от стратегий, которые настраиваются вручную на основе других сценариев.
Рисунок 2: В задаче обучения с подкреплением агент взаимодействует с незнакомой средой.Каждое действие, которое агент решает предпринять, вызывает переход состояния среды, позволяя агенту наблюдать новое состояние, и приводит к вознаграждению/штрафу за выбор. Цель агента — изучить последовательность действий, максимизирующую ожидаемое вознаграждение.QL: CCT соответствует Q-learning
Проблема обучения с подкреплением (RL) (рис. 2) состоит из агента , взаимодействующего с средой , о которой он не имеет предварительных знаний. На каждом шаге агент выбирает действие, которое вызывает переход состояния среды.
В ответ агент наблюдает за новым состоянием среды и получает награду/штраф в качестве обратной связи за свой выбор. Цель агента — изучить последовательность действий, максимизирующую ожидаемое вознаграждение. Эта модель добилась впечатляющих успехов в таких областях, как робототехника; игры, в том числе такие игры, как го и нарды; и автономное вождение.
При внимательном рассмотрении архитектур CCT и RL обнаруживается поразительное сходство. У обоих есть объекты (агент в RL и стратегия поиска в CCT), которые перемещаются в неизвестном пространстве поиска (среда в RL и параллельная тестируемая программа в CCT) с конкретной целью (максимизация ожидаемого вознаграждения в RL и максимизация вероятности обнаружение ошибки параллелизма в CCT).Это была наша отправная точка. Мы сопоставили компонент стратегии поиска в CCT с агентом RL, а тестируемую параллельную программу — с неизвестной средой.
Рисунок 3: В QL, новой стратегии поиска контролируемого параллельного тестирования (CCT), компонент стратегии поиска в CCT сопоставляется с агентом обучения с подкреплением, а тестируемая параллельная программа — с неизвестной средой.
QL использует классический алгоритм Q-обучения из домена RL, что позволяет максимально охватить пространство состояний программы при поиске ошибок параллелизма.Наша результирующая стратегия поиска использует классический алгоритм Q-обучения из домена RL. Для каждого состояния s и для каждого действия , включенного из этого состояния, QL поддерживает показатель качества Q(s,a) , называемый значением Q. QL решает, какое действие выполнить следующим, используя функцию выбора Softmax. В ответ программа переходит в новое состояние и представляет сигнал штрафа обратно в QL, который использует его для корректировки значений Q с целью максимального охвата пространства состояний программы.
Основное преимущество QL заключается в том, что вместо того, чтобы сосредотачиваться на конкретных шаблонах ошибок, вы можете указать пространство состояний программы, релевантное тестируемой логике, и QL лучше всего справляется с максимальным охватом этой области.
государственное пространство.
Контролируемое тестирование протокола Raft
Мы сравнили QL с двумя существующими современными стратегиями поиска CCT: Случайное и Вероятностное параллельное тестирование (PCT).С Raft Random на каждом этапе произвольно выбирает один из узлов для выполнения. PCT назначит набор приоритетов всем участвующим узлам и выберет узел с наивысшим приоритетом. Затем он время от времени будет снижать приоритет выполняющегося в данный момент узла и передавать управление узлу со вторым по величине приоритетом. Обратите внимание, что и эти стратегии ориентированы на эмпирически наблюдаемые модели ошибок.
Как узнать, продвигается ли стратегия по обнаружению ошибки в Raft? Два разумных показателя включают общее количество избранных лидеров и общее количество избирательных туров с несколькими кандидатами.Стратегия, максимизирующая эти показатели, скорее всего, будет наблюдать больше поведения программы в Raft и с большей вероятностью выявит ошибку.
На приведенных выше линейных графиках ось X обозначает отдельные запуски протокола Raft. По оси Y первого графика показано общее количество избранных лидеров, исследованных с помощью различных стратегий, а по оси Y второго графика показано общее количество раундов выборов, в которых участвовало несколько кандидатов. QL значительно превосходит Random и PCT по обоим показателям. Означает ли это, что QL лучше находит ошибку Raft? Вы держите пари! Если вы вызовете инфраструктуру CCT 100 раз с различными стратегиями, QL найдет ошибку 95 раз, Random найдет ее четыре раза, а PCT никогда не найдет ошибку .
Мы неоднократно наблюдали это в тестах, начиная от сложных протоколов и заканчивая производственными службами Azure: QL может собрать специфичных для приложения семантических данных во время исследования, что позволяет ему постоянно превосходить современные стратегии CCT.
Мы можем получить дополнительные сведения о превосходных возможностях QL по поиску ошибок, сравнив охват состояний с Random и PCT.Состояние протокола, релевантного для тестирования, включает в себя набор сообщений в пути (состояние сети) и статус каждого узла (его роль и за кого он голосует в данный момент). Используя соответствующие API, это состояние мы представили QL.
Как показано на рисунке выше, примерно в 10 000 запусках Raft QL охватывает почти в три раза больше состояний по сравнению с Random и в пять раз больше состояний по сравнению с PCT.
Стратегия QL направлена на выполнение тщательного охвата соответствующего пространства состояний, а превосходная способность обнаружения ошибок является побочным продуктом.
Узнать больше
QL — это совместная работа со старшим инженером-программистом Microsoft Research Пантазисом Делигианнисом, научным сотрудником Гарвардского университета Арпитой Бисвас и старшим главным научным сотрудником Microsoft Research Акашем Лалом.
Для получения дополнительной информации о QL прочитайте нашу статью «Управляемое параллельное тестирование на основе обучения», а чтобы узнать больше о Coyote, посмотрите видео Tech Minutes: Project Coyote. Вы также можете попробовать QL, используя эту виртуальную машину со всем установленным.Удачной находки ошибки!
PGSuper: Design
В этой главе описывается Конструктор балок, который предоставляет возможности автоматизированного проектирования балок.
Если вы знаете все о своей конструкции в начале проекта, все, что вам нужно сделать, это убедиться, что она удовлетворяет спецификации LRFD Bridge Design.
Однако при проектировании новой структуры жизнь не так проста. Ваша работа как проектировщика состоит в том, чтобы определить многие характеристики вашего моста и его сборных предварительно напряженных балок.Здесь на помощь приходит Конструктор балок.
ПРИМЕЧАНИЕ. Конструктор балок недоступен, если потери рассчитываются методом Time-Step.
Учитывая общую конфигурацию моста, тип балки, план каркаса и информацию о материалах, проектировщик балок может сделать действительно точную оценку других входных параметров, включая количество и конфигурацию предварительно напряженных прядей, усилие домкрата, прочность бетона, поперечную армирование и другие данные моста.Конструктор балок может оценить временные условия строительства, в том числе устойчивость во время подъема балок с заливочной площадки и их буксировки на площадку моста.
На приведенной ниже блок-схеме показан типичный процесс проектирования.
Конструктивные возможности
При проектировании пролетного строения моста со сборными балками учитывается множество параметров, включая расстояние между балками, размер балки, длину пролета, глубину перекрытия, ширину свеса перекрытия и прочность бетона.
В самом общем случае можно сказать: «В земле есть дыра, спроектируйте мост через нее».Как видите, дизайн — очень свободная деятельность.
Конструктор балок имеет более узкую область применения. Имея базовую информацию о конфигурации моста, он сделает оценку некоторых входных параметров. Конструктор балок может рассчитывать на изгиб и сдвиг.
Для изгиба проектировщик балок может определить:
- Стратегию оптимизации предварительного напряжения (арочная конструкция, прямая конструкция или конструкция без соединения)
- Конфигурация прядей, включая количество прямых и изогнутых (или регулируемых прямых) прядей
- Подъемные силы
- Расклейка
- Прочность бетона на отрыв, f’ci
- Бетон 28-дневная прочность, f’c
- Смещение плиты (размер «A»)
- Расположение подъемных петель для перемещения балки
- Расположение опоры тележки для транспортировки балки
- Требования к временному предварительному напряжению, связанные с устойчивостью балки
При сдвиге проект балки может определить:
- Армирование на вертикальный сдвиг
- Горизонтальная арматура на сдвиг
- Разделяющееся/разрывающееся армирование
- Усиление сдерживания
- Продольная арматура на сдвиг
Проектирование балок
В этом разделе обсуждается механика проектирования балки.
На практике проектирование балки может быть очень сложным и утомительным. В большинстве случаев тяжелую работу выполняет проектировщик балок.
Использование конструктора балок
Чтобы использовать Конструктор балок:
- Запустите Конструктор балок, выбрав Проект > Дизайн балки . Откроется окно Girder Designer.
- Выберите балку(и) для проектирования. Вы можете спроектировать одну балку или несколько балок одновременно.
- Выберите варианты дизайна.
- Нажмите [Выполнить проектирование], чтобы начать проектирование.
СОВЕТ: Вы можете быстро спроектировать балку, щелкнув ее правой кнопкой мыши в окне «Вид моста» или «Вид балки» и «Создать балку » из контекстного меню. Балка будет спроектирована с использованием последних установленных параметров в окне Girder Designer.
Когда проектирование будет завершено, вам будет представлен отчет о результатах проектирования.
Анализ результатов проектирования
Прежде чем принять проект, целесообразно внимательно просмотреть отчет о результатах проектирования.В отчете о результатах проектирования показано сравнение между параметрами, которые в настоящее время определяют балку, и параметрами, определенными проектировщиком балок.
Принятие/отклонение проекта
После просмотра отчета о результатах проектирования вы должны решить, принять или отклонить проект, предложенный проектировщиком балок. Нажмите [Принять проект], чтобы принять предложенный проект и обновить модель моста. Если вы не хотите менять модель моста, нажмите [Отклонить проект].
ПРИМЕЧАНИЕ. Если при проектировании нескольких балок выбрана конструкция со смещением перекрытий, вам будет предложено выбрать, какую конструкцию со смещением плит использовать для каждой или всех балок моста, как показано в нижней части рисунка ниже.PGSuper проверит ваш проект вута, но определение глобального проекта смещения плиты для всех балок вашего моста остается за вами, инженером.
СОВЕТ: Всегда выполняйте полную проверку спецификации (отчет о деталях или отчет о проверке спецификаций) после запуска проекта. Приближения, сделанные проектировщиком балок, могут не удовлетворять всем критериям проекта или требованиям LRFD.
СОВЕТ: Конструктор балок очень хорош, но не идеален. Он может потерпеть неудачу, даже если возможен успешный дизайн.Или можно создать «лучший» проект, определив собственные входные данные балки, просмотрев результаты и изменив данные балки вручную.
Варианты расширенного дизайна
Для большинства конструкций предварительно напряженных балок свойства прядей и/или материалов должны быть скорректированы, чтобы соответствовать требованиям по напряжению вблизи концов балки при освобождении. Мы называем это оптимизацией предварительного напряжения. Стратегии Girder Designer для оптимизации предварительного напряжения делятся на следующие основные категории:
- Повышение прочности бетона
- Разрыхление прядей
- Арфировка прядей
- Добавление высоко расположенных (приподнятых) прямых цельносвязанных прядей по всей длине балки
Выбор одной или нескольких стратегий оптимизации зависит от типа балки, экономических предпочтений, безопасности или других проблем в вашем регионе.
Например, местные производители сборных железобетонных изделий могут предпочесть разрыхление, а не армирование: так, для двутавровых балок агентство может сначала попробовать полностью прямую полностью склеенную конструкцию с использованием высокопрочного бетона; если это не помогло, попробуйте конструкцию с использованием бетона с разрыхленным соединением и нормальной прочности; и если это не удается, попробуйте дизайн арфированной нити.
Каскадные стратегии оптимизации предварительного напряжения
Стратегии оптимизации предварительного напряжениянастраиваются на вкладке Flexural Design в записях библиотеки балок, как показано ниже.Здесь вы можете настроить Girder Designer, чтобы попробовать различные типы конструкций предварительного напряжения в указанном порядке.
Стратегии проектирования опробованы в указанном порядке. Когда стратегия терпит неудачу, Girder Designer переходит к следующей стратегии, пока все не будут исчерпаны. Каждая стратегия проектирования имеет пределы прочности бетона, которые определяют максимальные значения прочности при выпуске и конечной прочности бетона.
Если в проекте требуется, чтобы прочность бетона превышала эти пределы, при проектировании балок переходят к следующей стратегии.
СОВЕТ: чем больше стратегий вы выберете, тем больше времени может потребоваться для завершения проекта.
Проектирование с преобразованными свойствами сечения
Анализ напряжения может быть основан на общих или преобразованных свойствах сечения. Когда используются преобразованные свойства сечения, площадь, центроид и модуль сечения балки изменяются как со временем (в свойствах используется модульное отношение Eps/Eci при выпуске и Eps/Ec в конце), так и от количества и конфигурации прядей.Прочность бетона и расположение прядей постоянно оптимизируются в процессе проектирования, что приводит к изменению свойств сечения на каждой итерации. Как вы понимаете, конвергенция в проекте при использовании преобразованных свойств сечения может быть сложной задачей.
Когда анализ напряжения основан на преобразованных свойствах сечения, расчет балки основывается на свойствах сечения в начале расчета.
Свойства сечения не обновляются во время проектирования.
Для дальнейшей оптимизации конструкции используйте
- Конструктор балок для проектирования балки.Расчет будет основываться на преобразованных свойствах сечения, рассчитанных на основе текущих значений прочности бетона и предварительного напряжения, определенных для балки.
- Создать отчет о проверке спецификаций
- Ознакомьтесь с разделом «Требуемая прочность бетона». В этом разделе перечислены минимальные значения прочности бетона, необходимые для соблюдения допустимых ограничений напряжения бетона.
- Обновите прочность бетона вашей балки до минимально необходимых значений, полученных на шаге 3.
- Снова спроектируйте балку.Расчет будет основываться на преобразованных свойствах сечения, рассчитанных на основании значений прочности бетона, определенных на этапе 4, и прядей, определенных на этапе 1.
- Повторяйте до тех пор, пока конструкция не сойдется.
СОВЕТ.
