Главное меню

Каркасы пространственные из арматуры


Пространственный арматурный каркас для фундамента за несколько минут

На изготовление пространственного каркаса из железной арматуры уходит большое количество времени. Это связано с тем, что арматура диаметром больше 6 мм в сетках почти не поставляется, так как она очень тяжелая и переносить ее на стройплощадке не очень приятное занятие. Поэтому строителям приходится арматуру на стройке вязать, что достаточно долго и дорого. Но технологии не стоят на месте, вот уже больше 10-ти лет на отечественном рынке широко используются стеклопластиковая арматура при армировании бетонных конструкций, утвержден ГОСТ, Свод правил и прочие нормативные документы по применению композитной арматуры.

Недавно появилась еще одна приятная новинка — композитная сетка BASIS. Она представляет собой изготовленные по ГОСТ31938-2012 прутки из стеклопластика либо базальтопластика соединенные между собой в местах пересечения специальным термопластичным материалом.

Сетка BASIS нужна для армирования бетона взамен традиционной металлической арматуры. Соединение стеклопластиковых стержней в сетку совершается по запатентованной технологии. Термопластик, соединяющий между собой стержни, является стульчиком и образует защитный слой в бетоне.

Стержень, из которого формируется сетка BASIS, покрыт песком, что значительно повышает адгезию к бетону и увеличивает трещиностойкость конструкции, компенсируя этим низкий модуль упругости композита.

Основным преимуществом сетки является то, что она соединена в готовые карты, которые не нужно вязать на стройплощадке, кроме этого она обладает еще целым рядом преимуществ перед металлом:

В действительности композитная сетка BASIS открывает новый сегмент рынка, так как сетка состоит из стержня толщиной до 10 мм, она пригодна для армирования тяжелых конструкций, например настилы мостов, дорожные плиты, полы с высокими нагрузками, фундаменты различных конструкций.

Композитная сетка производится картами размером 2,2х6 м, при этом есть возможность выпускать карты других размеров с шириной не более 2,4м и длинной не больше 6м.

Композитная сетка BASIS  не требует установки подкладок для образования защитного слоя.

Разгрузка и укладка сетки осуществляется вручную, без привлечения техники.

Резка карт может осуществляться болгаркой диском по камню.

Таблица замены с металлом по прочности

Композит BASISМеталл АIII
48
610
812
1014

Так же из сетки BASIS очень быстро и удобно делать пространственные каркасы, выглядит это так:

Берем одну карту BASIS и две полосы как на фото ниже

Полосы соединяем домиком и скрепляем стяжками

Повторяем операцию несколько раз, рекомендуемое расстояние между «домиками» 100-120 см.

Затем накрываем сверху еще одной картой BASIS

Получаем вот такой замечательный каркас

По нему можно смело ходить при заливке бетона

Каркас выпрямляется

Теперь каркас BASIS можно легко поднять

и перенести к месту заливки бетона, вес пространственного каркаса не более 20 кг

Пространственный арматурный каркас для фундамента за несколько минут

Использование арматуры позволяет получить уникальный и один из самых применяемых материалов – железобетон, наилучшим образом соединяющий свойства обычного бетона и металла, из которого чаще всего изготавливается арматура. Арматурные каркасы – это, по сути, продвинутая и усовершенствованная в технологическом плане разновидность арматуры, придающей получаемой конструкции наиболее приемлемые эксплуатационные характеристики.

Блок: 1/5 | Кол-во символов: 509
Источник: http://stroyobzor.info/materialy/nulevoj-cikl/armatura-stroitelnaya/armainfo.html

Как выбрать арматуру?

Прежде чем рассказать, как правильно армировать ленточный фундамент, стоит сказать пару слов о выборе арматуры.

  1. Если вам нужно армировать основание для одноэтажного или двухэтажного дома, а также более легких построек, следует взять арматуру диаметром 10-24 миллиметра. Более толстый материал будет стоить слишком дорого, а его высокая прочность не будет задействована. Менее толстая арматура может не выдержать нагрузку.
  2. Желательно воспользоваться специальной рифленой арматурой. Она обеспечивает лучшее соединение с бетоном, гарантируя его высокую прочность и н

Разновидности арматурных каркасов, технологии производства и сферы применения

Подробности
Опубликовано: 03 Апрель 2019

Надежный и долговечный каркас фундамента из арматуры различного сечения увеличивает прочность железобетонной конструкции. Для производства используются металлические стержни, собранные в пространственную модель. Благодаря использованию металла удается нивелировать самое слабое место бетонного раствора – хрупкость. Каркас из арматуры для ленточного фундамента, железобетонных блоков, монолитной конструкции является обязательным для длительной эксплуатации сооружения.

Виды арматурных каркасов

Изготовление поддерживающего каркаса из арматуры выполняется в соответствии с требованиями ГОСТ и СНиП. К металлу, технологии соединения элементов, конструкции модели предъявляются высокие требования в плане прочности, надежности, способности выдерживать нагрузки на изгиб, разрыв и кручение. Поэтому к работам привлекаются специалисты, способные рассчитать максимально допустимое воздействие внешних факторов, сварить каркас из прутков нужной длины и диаметра.


В соответствии с общепринятой классификацией, выделяют два вида продукции. Плоский каркас из арматуры представляет собой металлическую сетку с ячейками одинакового размера. Для производства металлические стержни накладываются друг на друга под прямым углом и соединяются методом сварки или вязки. Используются плоские каркасы из поперечной арматуры для укрепления плоскостных сооружений, например, при выполнении стяжки пола, кирпичной кладке, оштукатуривании поверхности.

Пространственный поддерживающий каркас из арматуры имеет три размера: длину, ширину и высоту. В простейшей форме изделие представляет собой несколько плоских каркасов, объединенных в единую конструкцию. Вид, форма и размеры изделия могут быть самыми разными. Такая продукция используется при заливке фундамента, производстве монолитных блоков, колонн, балок и других железобетонных изделий.

Способы изготовления

Любой плоский каркас из арматуры изготовить достаточно просто. Для этого на поверхности расстилаются металлические прутья параллельно друг другу. Второй ряд стержней кладется сверху также через равные расстояния. Между собой пересекающиеся прутья надежно фиксируются, после чего изделие проверяется на прочность и надежность.

Плоские и пространственные каркасы из арматуры производятся двумя способами: при помощи вязки или сварки. В первом случае используется специальная проволока, толщиной от 0,8 до 1 мм. Прутья крепятся друг к другу с помощью специнструмента, после чего конструкция принимает прочную и надежную форму. Использование сварки также актуально, при этом к выполнению работ привлекаются квалифицированные специалисты.


Технология вязки или сварки арматурного каркаса выглядит следующим образом:

Аналогичным способом собирается арматурный каркас плиты перекрытия. Металлическая объемная сетка устанавливается в заранее подготовленную форму, после чего конструкция заливается цементом, остается для просушки и набора прочности.

Особенности продукции

Сварка и вязка арматурных каркасов является достаточно сложной операцией, выполнять которую без необходимого опыта не рекомендуется. Готовое изделие может не выдержать механической нагрузки, что приведет к повреждениям мест сварки и деформации фундамента. При соблюдении требований технологического процесса и использовании качественных материалов, сборка арматурного каркаса происходит без недостатков. Полученные конструкции применяются в следующих целях:

Кроме указанных, существуют и другие сферы применения продукции. При выполнении подобных работ главное правильно рассчитать толщину прутьев, проработать чертеж арматурного каркаса и собрать конструкцию в соответствии с намеченным планом.


Достоинства плоских и объемных арматурных моделей

Приобретая и соединяя элементы арматурного каркаса в единую конструкцию, можно существенно улучшить характеристики железобетонно монолита. Использование стальных прутков актуально в строительстве, производственной отрасли, при ремонтных и отделочных работах. Контактная сварка арматурных каркасов востребована в частных целях, при возведении фундаментов дач и домов, других целях.

Использование подобных конструкций дает следующие преимущества:

Допускается соединение арматурных каркасов в одну единую систему непосредственно на месте установки. Подобная технология применяется при производстве сложных и протяженных фундаментов для жилых и промышленных объектов.


Технология производства арматурного каркаса

Несмотря на сложность конструкции, особенно пространственных каркасов, возможно самостоятельное изготовление металлического скелета для заливки фундамента. Допускается использование обрезков арматуры, но сварка или вязка должны быть максимально качественными и надежными. Технология производства каркаса в подготовленной для заливки бетонного раствора траншее состоит из следующих этапов:

Готовая конструкция проверяется на прочность, после чего заливается цементным раствором. В качестве стержней используется ребристая арматура. Диаметр прутьев варьируется от 8 до 16 мм и более, в зависимости от особенностей фундамента и максимальной нагрузки.

Самостоятельное производство каркаса для плитного фундамента также возможно, но требует больших знаний и трудозатрат. Монтажнику необходимо сварить или связать две плоские сетки нужного размера. Для этого используются прутки толщиной 12-14 мм, желательно ребристые. Между собой сетки соединяются отрезками соответствующего размера. В результате получается объемная конструкция, придающая бетонному основанию прочность.

Возможно самостоятельное производство каркаса для фундамента из буронабивных свай. Для этого используется ребристая арматура в количестве от 2 до 4 штук. Между собой стержни соединяются специальными хомутами. Готовая конструкция устанавливается в подготовленное в грунте отверстие и заливается бетоном.

Отличные технические характеристики стальных прутков, способность выдерживать высокие механические нагрузки определяют спрос на продукцию. Производство любого фундамента, перекрытия, отделочные и строительные работы обязательно выполняются с организацией арматурного каркаса. Для расчета толщины стальных прутков, характеристик сетки, размеров ячеек и других параметров лучше воспользоваться помощью специалистов.

 

Видеоматериалы

Пространственные арматурные каркасы | Веста Металл

Наша компания поставляет  пространственные арматурные каркасы для буронабивных свай и железобетонных конструкций  которое изготавливает в автоматическом режиме. Арматурные каркасы цилиндрического, квадратного, прямоугольного, треугольного и многоугольного сечения.

Круглые арматурные каркасы – это объемные конструкции, которые могут состоять из нескольких, связанных между собой по кругу, прутков арматуры. Пространственные арматурные каркасы как раз и являются основой несущих конструкций, используются для армирования стен, колонн и перекрытий.

*Окончательную стоимость каркасов рассчитывает менеджер.

Технические характеристики производимых каркасов

ДЛИНА 2,4 – 15 м

ВЕС КАРКАСА - максимум: 5т (для 12 м) и 10т (для 24м)

ШАГ СПИРАЛИ

СТОРОНА КВАДРАТНОГО КАРКАСА - автоматическая сварка: 0,15 – 0,6 м

ДИАМЕТР ПРОДОЛЬНЫХ ПРУТКОВ

ДИАМЕТР ПРОВОЛОКИ ДЛЯ СПИРАЛИ

ДИАМЕТР ЦИЛИНДРИЧЕСКОГО КАРКАСА

Мы гарантируем отличное качество производимых армокаркасов и полное соответствие всем требованиям заказчика и проектно-сметной документации.

Окончательная стоимость зависит от количества изделий, сложности процесса.

Стоимость и сроки изготовления армокаркасов Вы можете уточнить у наших менеджеров по телефону: +7 (495) 777-26-22

Изготовление пространственных арматурных каркасов от компании "Веста-М"

Арматурные каркасы для фундамента: особенности и виды

Армированные каркасы необходимы для производства железобетонных конструкций, как основа прочности изделия. Бетон способен воспринимать только сжимающие нагрузки, а каркас из арматуры компенсирует растягивающие усилия, различные виды деформаций, обеспечивая целостность основы. Каркас арматурный это скелет железобетонной конструкции, способный компенсировать все деформации и нагрузки, с которыми не способен справиться бетон.

Разновидности арматурных каркасов

Функционал арматурных каркасов для любых железобетонных изделий – один и тот же. Но, несмотря на это, конструкции каркасов отличаются. Железобетонные монолитные конструкции армируются и плоскими и объемными (пространственными) каркасами. Они представляют собой систему перекрещивающихся и соединенных между собой стержней.

Примеры арматурных элементов:

а —сетка плоская; б, в —плоские каркасы; г —пространственный каркас; д —каркас таврового сечения; е —то же, двутаврового сечения; ж —гнутый каркас; з —цилиндрический каркас; и — каркас вязаный с отогнутыми стержнями; 1 — концевые крюки; 2 — нижние рабочие стержни; 3—рабочие стержни с отгибами; 4—хомуты

Несущие сетки

Эти сетки размещаются на участках с изгибаемыми элементами, перпендикулярно относительно действующих нагрузок. Они формируются из поперечных и продольных распределяющих стержней. При необходимости использования подобных сеток, проще всего приобрести уже готовые сварные плоские каркасы, унифицированных размеров. Такие сетки различаются шагом и диаметром стали, позволяют выбрать именно то, что нужно для конкретного объекта и значительно уменьшить объем работ с арматурой.

Плоские каркасы

Изготавливаются из верхних монтажных стержней и нижних рабочих (продольных) и распределительных (поперечных). К такому виду армирования прибегают при формировании балок, прогонов, перемычек, конструкций с прямоугольным сечением. Узкие элементы плоских каркасов располагаются параллельно действующим нагрузкам.

Пространственные каркасы

Бывают тавровые, двутавровые, П-образные и с замкнутым сечением (круглые, квадратные, прямоугольные). Тавровые-двутавровые сечения каркасов изготавливаются стыковочным способом двух-трех плоских каркасов. Изготовление п-образных каркасов, состоящих из 2 вертикальных и горизонтальной сеток, осуществляется и составным способом, и путем выгибания одной сваренной сетки

 

Цельный каркас прочнее, жестче и легче в изготовлении. Прямоугольные и квадратные сечения каркасов формируются из рабочих продольных стержней и монтажных, соединяемых хомутами. Особенности конструкции диктуют способ изготовления:

  1. Соединение стержней хомутами
  2. Стыкование плоских элементов
  3. Гнутье специальных сеток

Круглое сечение труб, контактные сетки, опор для электролиний проектируются, формируются продольными стержнями и распределительной спиралевидной арматурой.

 

Напряженные конструкции

Напряженные конструкции подразумевают натяжение как двух видов стержней (монтажных и рабочих), так и только рабочих. Натяжение обоих видов используется при высоких эксплуатационных нагрузках. Применение рабочих стержней сопровождается сварными сетками, выполняющими распределительную и монтажную функцию. Изготовление напряженных конструкций из стали высоких марок позволяет использовать металл наиболее экономично и требует надежного закрепления. Главным критерием надежности закрепления является величина и площадь сцепления бетона и арматуры.

 

Номер профиля
(номинальный диаметр)
Вес, кг/м
6 0,222
8 0,395
10 0,617
12 0,888
14 1,210
16 1,580
18 2,000
20 2,470
22 2,980
25 3,850
28 4,830
32 6,310
36 7,990
40 9,870
45 12,480
50 15,410

Закладные детали

При сварке отдельных элементов, сборные конструкции снабжаются закладными деталями. Изготавливаются они из сортового проката: швеллеров, полосовой, угловой стали, к которым приварены отрезки круглых стержней. В зависимости от ситуации, закладные детали привариваются к конструкции, или устанавливаются самостоятельно.


 

Строповочные петли

 

Необходимы для захвата сборных изделий транспортировки и монтажа.

Использование арматурных каркасов уменьшает трудоемкость работ на строительной площадке, так же уменьшает сроки строительства и делает бетон значительно прочнее.

выбор хомутов и процесс изготовления, пространственный каркас из арматуры и плоский для армирования фундамента

Сооружения, выстроенные для длительной эксплуатации, обязательно должны содержать арматурные металлические каркасы. Они могут находиться в фундаменте или железобетонных блоках. Именно их присутствие делает постройку надежной и долговечной.

      Что это и зачем нужны?

      Арматурный каркас состоит из стальных прутьев. Чаще всего используют рифлёные изделия, они обеспечивают лучшее сцепление с цементом. Конструкции из арматурной сетки добавляют прочность бетону, который выдерживает довлеющие нагрузки, но не может противостоять растягивающим усилиям. Арматурный каркас устойчив к любым воздействиям и деформациям. Присутствие его в фундаменте или поверхностях постройки (стены, пол, потолочные перекрытия) увеличивает надежность здания многократно, обеспечивает его целостность и долговечность.

      Каркасы изготавливают на промышленных предприятиях или кустарным способом для личного пользования. Самостоятельно собирать изделие можно лишь, имея определенный опыт. Слабые прутья или некачественная сборка под давлением бетона может привести к разрыву сборного узла, деформации прута, нарушении целостности фундамента.

      Прочность арматурных конструкций зависит от разных причин:

      • вида каркаса;
      • марки стали;
      • диаметра и рифления прутьев;
      • соединительных элементов;
      • частоты установки прутьев.

      Используют арматурные каркасы повсеместно, особенно они незаменимы в строительстве. К сфере их применения относятся такие.

      • Монтаж фундамента любого типа – ленточного, плитного, свайного.
      • Монолитные бетонные конструкции не могут обходиться без арматуры. Несмотря на видимую прочность, цементные изделия, не усиленные металлом, способны осыпаться и разрушаться.
      • Арматуру применяют для балок, колонн, так как они выдерживают большую нагрузку перекрытий, и проверка их прочности на изгиб без поддержки металла не всегда успешна.
      • Тонкие плоские каркасы используют при выполнении внутренних и наружных отделочных работ. Их присутствие на плоскости стены позволяет в дальнейшем избежать трещин и деформаций, вызванных перепадом температур или влажной средой.
      • Важно применение арматуры в перекрытиях зданий. Она помогает выдерживать нагрузку на изгиб, давление, разрыв и механические удары.
      • Кирпичную кладку также можно укрепить арматурой. Она гарантирует прочность стены даже при некачественном цементе.
      • Металлическая сетка поможет крепко держаться потолочной плитке, сделает прочной стяжку пола.
      • Арматуру применяют для утепления трубопроводов, идущих по поверхности земли. На плоскую сетку легко устанавливается теплоизоляция разных видов.

      В каждой сфере деятельности используется собственный вид арматурного каркаса с индивидуальной конструкцией, определенной толщиной и частотой прутьев.

      Процесс изготовления

      Для армирования фундамента, железобетонной балки, бетонных блоков и других конструкций выпускают стержневую и проволочную арматуру. Каждому объекту требуются изделия разного типа стали. Например, для армирования бетона используют низколегированную и углеродистую сталь.

      По способу применения арматуру классифицируют на 4 вида.

      • Рабочая – задает форму бетонным строениям, идет на изготовление каркасов.
      • Монтажная – скрепляет базовые элементы при бетонировании.
      • Распределительная – рационально принимает нагрузку.
      • Хомуты – представляют собой арматурные крепежи, связывающие стержни в единый каркас.

      Изготовление заводским способом

      Созданную на производстве арматуру режут на стержни по заданным параметрам, гнут на гибочных машинах, производят из нее хомуты и петли для монтажа каркасов. Все это делается на приводных станках. На металлургических заводах формируют арматурные сетки, там же из них гнутым способом производят объемные каркасы. Сварку стержней в местах соединений сваривают с помощью одноточечных или многоточечных машин. На больших монтажных установках выстраивают и фиксируют пространственные каркасы.

      Ручная сборка

      Каркасы ручной сборки изготавливают следующим образом.

      • Начинают работу с составления схемы, в которой фиксируется нагрузка на конкретный объект. В связи с полученными данными вычисляют параметры каркаса, подбирают толщину изделия и марку стали. Просчитывают расстояния между прутьями, получают данные по количеству требуемого материала.
      • Из арматуры, согласно схеме, нарезают металлические стержни.
      • На плоскость в ряд выкладывают подготовленные прутья, выдерживая расстояние, заданное проектом.
      • Перпендикулярно на лежащие прутья устанавливают второй ряд изделий.
      • В точках их соприкосновения арматуру фиксируют с помощью сварки. Применяют и другие способы фиксации – в качестве креплений используют проволоку, муфты, петли, уголки, швеллеры. В итоге получают определенное количество автономных секций.
      • Из полученных секций формируют объемный каркас, который ляжет в основу бетонных блоков или пойдет на заливку фундамента.

      В некоторых случаях применяются плоские сетки, например, для укрепления потолка, стяжки пола, отделки стен.

      Обзор видов

      Армирующие каркасы могут различаться по форме, толщине прутьев, маркам стали, методу сборки. Форма сечения арматурного стержня может быть треугольной, овальной, круглой, гладкой либо рифленый. По конструктивным особенностям каркасы разделяют на две большие группы.

      Плоские и пространственные

      Арматурные конструкции разделяют на две большие категории: плоские (двухмерные) и пространственные (трехмерные).

      1. Плоские каркасы изготавливаются следующим образом: монтажные стержни, устанавливаются в верхней плоскости. Рабочие прутья выкладываются вдоль нижней плоскости. Распределительные стержни занимают свое место поперек конструкции. Изделие фиксируется в узлах соединений, образуя своеобразную сетку с ячейками, все углы которой абсолютно прямые. Двухмерные каркасы применяют для укрепления плоскостных объектов – облицовки стен, кирпичной кладки.
      2. Пространственные. К ним относятся изделия, которые располагаются в трех измерениях – в длину, ширину, высоту. Они могут состоять из нескольких плоских каркасов, соединенных в единую объемную конструкцию. Более легкие и прочные модели изготавливают гнутым способом из цельной армированной сетки. Пространственные каркасы выдерживают разнонаправленные нагрузки. Их применяют в монолитном строительстве, также используют для укрепления колонн и усиления уже выстроенных стен и перекрытий.

      По методу сборки

      Арматурные каркасы состоят из секций. Те, в свою очередь, собраны из металлических стержней. Стержни скрепляются между собой разными способами.

      1. Электросваркой. Работу выполняют профессиональные сварщики. Несмотря на это, способ не особо популярен, так как сварка чревата нарушением структуры металла и потерей прочности.
      2. Вязальной проволокой. Процесс вязания проволокой происходит вручную, с помощью специального крючка. Материал подбирают толщиной 0,8-1 мм.
      3. Вязальным пистолетом. Автоматизированный способ соединения арматурных прутьев в единую конструкцию.

        Из готовых секций арматурный каркас собирают по-разному.

        1. Секции скрепляются между собой хомутами и другими фиксаторами.
        2. Для сцепки применяются монтажные кольца.
        3. Элементы каркаса связываются с помощью распределительной арматуры.

        Самые прочные каркасы получают методом гнутья армированных сеток.

        Комплектующие

        Чтобы собрать из стержней или секций определенный каркас, понадобятся специальные фиксаторы, ограничители. Их придумано большое множество, и все они с успехом применяются в сборке арматурных конструкций. Выполняются данные элементы из прочного современного пластика, на который не влияют температурные колебания и технические свойства бетона.

        Фиксаторы делят на группы – для вертикальной сборки, для горизонтальной сборки, универсальные. Для каждой задачи продумана специальная форма крепления. Остановимся подробнее на самых популярных видах комплектующих элементов.

        • «Змейка» – популярный фиксатор, выполненный в виде извилистой линии. Элемент предназначен для армирования пространства между сетками. Благодаря ему заметно сокращается продолжительность технологических операций в процессе строительства.
        • Кольца – обычно для укладки армирующего слоя применяется кольцо крупного диаметра с множеством ножек, позволяющих ему надежно удерживаться во время монтажных работ.
        • «Грибки» – это название получили сразу несколько видов комплектующих. Один из них – фиксатор на удобной ножке для удерживания узлов, образованных металлическими стержнями. Второй представляет собой защитный колпачок, одеваемый на торчащую арматуру, во избежание травматизма на строительной площадке.
        • «Стульчики» – удобный фиксатор для однослойной горизонтальной арматуры, диаметром до 16 мм. Усиленные варианты могут фиксировать стержни диаметром 20-30 мм. Применяются для монтажа фундамента, межэтажных перекрытий, стяжек.
        • «Звездочки» – универсальные фиксаторы, выглядят в виде зубчатых колец разной величины. Зажим в центре изделия рассчитан на фиксацию горизонтальной и вертикальной арматуры. Работает с сечением стержней от 5 до 20 мм. Применяется в большинстве случаев для монтажа столбов, заборов.
        • «Стойки» – относится к универсальным фиксаторам, но чаще используется как горизонтальный элемент крепления. Может обслуживать арматуру диаметром от 16 до 40 мм. Для нарастающей толщины слоя существуют многоярусные стойки, с возможностью установки элементов друг на друга.
        • «Кубики» – многофункциональное крепление для арматуры диаметром 4-30 мм, способное задействовать все 4 стороны.
        • «Косточки» или «бабочки» – с помощью данных горизонтальных подставок возможно изменение слоя, в зависимости от используемой поверхности. Фиксаторы работают с арматурой от 20 до 40 мм.
        • «Опоры» – крепления подходят стержням с диаметром от 4 до 30 мм. Они могут быть квадратными, круглыми или прямоугольными.

        Элементы с крупной круглой платформой предназначены для сыпучих оснований.

        Популярные производители

        Плоские и пространственные арматурные каркасы можно приобрести в качестве готовых изделий. Многие заводы их собирают в своих цехах, с учетом разработанных стандартов либо по индивидуальному заказу. К самым популярным производителям арматуры относятся следующие компании.

        • ОАО Пензенский арматурный завод (ПАЗ). Более 50 лет предприятие выпускает качественные изделия, технически совершенную продукцию, используемую для разного рода деятельности.
        • ООО Евразийский арматурный завод. Продукция известна под торговой маркой «ЕАЗ». Задачей компании стоит выпуск высококачественных изделий по доступным ценам. Заводские технологии ориентированы на производство современной продукции.
        • АО Алексинский завод тяжелой промышленной арматуры. Крупнейшее отечественное специализированное предприятие по выпуску арматурной продукции. Предприятие оперативно реагирует на требование рынка, нередко поставляет новаторскую продукцию.
        • Арматурный завод «Гусар» основан в 2002 году, на сегодняшний день имеет 1400 сотрудников. Для выпуска своих изделий использует последние технологические достижения, а также безопасные материалы, которые не загрязняют окружающую среду.
        • АО «Армалит». Современный производственный комплекс, выпускающий арматуру разных видов. Ведет свою деятельность с 1878 года.

        Особенности сборки

        Если есть опыт работы с арматурой и уверенность в собственных силах, можно изготовить конструкцию для заливки фундамента дома самостоятельно. Но она должна быть прочной и качественной, только в таком случае удастся обеспечить надежность и долговечность всей постройки. Устройство арматурных каркасов для ленточного, плитного и свайного фундамента не одинаковое. Рассмотрим все три варианта.

        Ленточный

        Прежде чем приступить к выполнению каркаса для ленточного фундамента, следует учесть несколько правил.

        • Высота конструкции должна заметно превышать ее ширину.
        • Лучше не прибегать к монолитным соединениям типа сварочных узлов. Следует выбирать гибкие фиксаторы, например, полимерные хомуты либо проволоку.

        При возведении арматурного каркаса упор необходимо делать на продольное растяжение.

        Армирование ленточного фундамента состоит из следующих этапов.

        1. На продолжении всей длины траншеи вбивается рифленая арматура двумя рядами. Размеры высоты стержней должны быть ниже уровня будущего фундамента.
        2. Когда установка стержней закончена, их попарно скрепляют между собой горизонтальными отрезками арматуры. Для соединений можно использовать заводские пластиковые фиксаторы подходящего типа или проволоку.
        3. После монтажа поперечной арматуры на них устанавливают продольную, располагая ее по длине всей траншеи. В соединительных узлах стержни тщательно фиксируются.
        4. Таким образом монтируют нижний и верхний пояс каркаса.

        Убедившись в прочности конструкции, фундамент заливают бетоном.

        Плитный

        Для плитного основания используют две армированные плоские сетки, такими же размерами, как и фундаментные плиты. Толщина стержней, из которых собраны сетки, варьируется в пределах от 12 до 16 мм. Между собой две плоские конструкции скрепляются пластиковыми трубками или уголками. Такой каркас позволяет равномерно распределить нагрузку по всему фундаменту.

        Свайный

        Армирование свай подразумевает укрепление их вручную металлическими стержнями либо усиление пространственным каркасом производственной сборки. Ручной способ осуществляется следующим образом.

        • Ребристая арматура устанавливается в подготовленные под сваи отверстия. Количество вертикальных стержней зависит от объема свай.
        • В роли фиксаторов выступают специальные хомуты.
        • После установки свай фундамент заливается бетоном.

        Приступая к самостоятельной сборке каркаса важно не переоценить свои силы. Если не уверены в качестве работы, лучше обратиться к специалисту. От прочности арматурного каркаса зависит безопасность и долговечность любого строения.

        О том, как правильно армировать ленточный фундамент, смотрите в следующем видео.

        применений обучения с подкреплением в реальном мире | автор: garychl

        II. Приложения

        Эта часть написана для обычных читателей. В то же время он будет более ценным для читателей, знакомых с RL.

        Управление ресурсами в компьютерных кластерах

        Разработка алгоритмов распределения ограниченных ресурсов для различных задач является сложной задачей и требует эвристики, созданной человеком. В документе «Управление ресурсами с глубоким обучением с подкреплением» [2] показано, как использовать RL для автоматического обучения распределению и планированию ресурсов компьютера для ожидающих заданий с целью минимизировать среднее замедление выполнения задания.

        Пространство состояний было сформулировано как текущее распределение ресурсов и профиль ресурсов заданий. Для области действия они использовали уловку, позволяющую агенту выбирать более одного действия на каждом временном шаге. Вознаграждение представляло собой сумму (-1 / продолжительность работы) по всем заданиям в системе. Затем они объединили алгоритм REINFORCE и базовое значение, чтобы вычислить градиенты политики и найти лучшие параметры политики, которые дают распределение вероятностей действий для минимизации цели.Щелкните здесь, чтобы просмотреть код на Github.

        Управление светофорами

        В статье «Многоагентная система на основе обучения с подкреплением для управления сигналами сетевого трафика» [3] исследователи попытались разработать контроллер светофора для решения проблемы перегрузки. Однако, протестированные только в смоделированной среде, их методы показали лучшие результаты, чем традиционные методы, и пролили свет на потенциальное использование многоагентного RL при проектировании системы трафика.

        Транспортная сеть с пятью перекрестками.Источник.

        Пять агентов были помещены в транспортную сеть с пятью перекрестками, с агентом RL на центральном перекрестке для управления сигнализацией трафика. Состояние было определено как восьмимерный вектор, каждый элемент которого представляет относительный транспортный поток на каждой полосе движения. Агенту было доступно восемь вариантов выбора, каждый из которых представлял комбинацию фаз, а функция вознаграждения была определена как уменьшение задержки по сравнению с предыдущим временным шагом. Авторы использовали DQN, чтобы узнать значение Q пар {состояние, действие}.

        Робототехника

        Существует огромная работа по применению RL в робототехнике. Читателям предлагается обратиться к [10] для обзора RL в робототехнике. В частности, [11] обучил робота изучать правила сопоставления необработанных видеоизображений с действиями робота. Изображения RGB подавались на CNN, а выходными данными были крутящий момент двигателя. Компонент RL представлял собой управляемый поиск политик для генерации обучающих данных, полученных из его собственного распределения состояний.

        Демо статьи.

        Конфигурация веб-системы

        В веб-системе имеется более 100 настраиваемых параметров, и процесс настройки параметров требует наличия опытного оператора и многочисленных проверок на наличие ошибок.В статье «Подход с подкреплением к автоконфигурации онлайн-веб-системы» [5] была показана первая попытка автономной реконфигурации параметров в многоуровневых веб-системах в динамических средах на основе виртуальных машин.

        Процесс реконфигурации можно сформулировать как конечный MDP. Пространство состояний представляло собой конфигурацию системы, пространство действий - {увеличение, уменьшение, сохранение} для каждого параметра, а вознаграждение определялось как разница между заданным целевым временем отклика и измеренным временем отклика.Авторы использовали безмодельный алгоритм Q-обучения для выполнения задачи.

        Хотя авторы использовали некоторые другие методы, такие как инициализация политики, чтобы исправить большое пространство состояний и вычислительную сложность проблемы вместо потенциальных комбинаций RL и нейронной сети, считается, что новаторская работа проложила путь для будущих исследований в эта зона.

        Химия

        RL также может применяться для оптимизации химических реакций. [4] показали, что их модель превосходит современные алгоритмы, и обобщены на разные базовые механизмы в статье «Оптимизация химических реакций с помощью глубокого обучения с подкреплением».

        В сочетании с LSTM для моделирования функции политики агент RL оптимизировал химическую реакцию с помощью марковского процесса принятия решений (MDP), характеризуемого {S, A, P, R}, где S - набор экспериментальных условий (например, температура, pH и т. д.), A - набор всех возможных действий, которые могут изменить экспериментальные условия, P - вероятность перехода от текущего условия эксперимента к следующему условию, а R - награда, которая является функцией состояния.

        Приложение отлично подходит для демонстрации того, как RL может сократить трудоемкую работу, выполняемую методом проб и ошибок, в относительно стабильной среде.

        Персонализированные рекомендации

        Предыдущая работа над новостными рекомендациями столкнулась с рядом проблем, включая быстро меняющуюся динамику новостей, пользователям быстро надоедает, а показатель CTR не может отражать уровень удержания пользователей. Guanjie et al. применили RL в системе рекомендаций новостей в документе, озаглавленном «DRN: концепция глубокого обучения с подкреплением для рекомендаций новостей» для борьбы с проблемами [1].

        На практике они создали четыре категории функций, а именно: A) функции пользователя и B) функции контекста как характеристики состояния среды и C) функции новостей пользователя и D) функции новостей как функции действий.Четыре характеристики были введены в Deep Q-Network (DQN) для расчета Q-значения. Список новостей был выбран для рекомендации на основе Q-значения, и нажатие пользователем на новости было частью вознаграждения, полученного агентом RL.

        Авторы также использовали другие методы для решения других сложных проблем, включая воспроизведение памяти, модели выживания, Dueling Bandit Gradient Descent и так далее. Пожалуйста, обратитесь к бумаге для получения подробной информации.

        Торги и реклама

        Исследователи из Alibaba Group опубликовали статью «Назначение ставок в реальном времени с многоагентным подкрепляющим обучением в медийной рекламе» [6] и заявили, что их распределенное кластерное решение для мультиагентных торгов (DCMAB) достигло многообещающие результаты, и поэтому они планируют провести живое тестирование на платформе Taobao.

        Подробности реализации предоставлены пользователям для изучения. Вообще говоря, рекламная платформа Taobao - это место, где продавцы могут делать ставки, чтобы показывать рекламу покупателям. Это может быть проблема с несколькими агентами, потому что продавцы делают ставки друг против друга, и их действия взаимосвязаны. В документе продавцы и клиенты были сгруппированы в разные группы, чтобы уменьшить вычислительную сложность. Пространство состояний агентов показывало статус затрат-доходов агентов, пространство действий было заявкой (непрерывно), а вознаграждение - доходом, вызванным кластером клиентов.

        Алгоритм DCMAB. Источник: https://arxiv.org/pdf/1802.09756.pdf

        В статье также изучались другие вопросы, в том числе влияние различных настроек вознаграждения (корыстные или согласованные) на доходы агентов.

        Games

        RL так хорошо известен в наши дни, потому что это основной алгоритм, используемый для решения различных игр и иногда для достижения сверхчеловеческой производительности.

        RL против линейной модели против человека. Щелкните здесь, чтобы найти источник.

        Самыми известными должны быть AlphaGo [12] и AlphaGo Zero [13].AlphaGo, обученная бесчисленным человеческим играм, уже достигла сверхчеловеческих качеств, используя сеть ценностей и поиск по дереву Монте-Карло (MCTS) в своей сети политик. Тем не менее, позже исследователи подумали и попробовали более чистый подход RL - обучить его с нуля. Исследователи позволили новому агенту AlphaGo Zero поиграть с самим собой и наконец победить AlphaGo 100–0.

        Deep Learning

        В последнее время можно увидеть все больше и больше попыток объединить RL и другую архитектуру глубокого обучения, и они показали впечатляющие результаты.

        Одна из самых влиятельных работ в RL - новаторская работа Deepmind по объединению CNN с RL [7]. Поступая таким образом, агент получает возможность «видеть» окружающую среду через сенсорную систему больших измерений, а затем учиться взаимодействовать с ней.

        RL и RNN - еще одна комбинация, которую люди использовали для опробования новой идеи. RNN - это тип нейронной сети, у которой есть «воспоминания». В сочетании с RL, RNN дает агентам возможность запоминать вещи. Например, [8] объединил LSTM с RL для создания Deep Recurrent Q-Network (DRQN) для игр Atari 2600.[4] также использовали RNN и RL для решения задачи оптимизации химических реакций.

        Deepmind показал [9], как использовать генеративные модели и RL для создания программ. В модели агент, обученный противником, использовал сигнал в качестве вознаграждения для улучшения действий, вместо распространения градиентов во входное пространство, как при обучении GAN.

        Ввод и созданный результат. См. Источник. .

        [PDF] Использование пространственного подкрепления для построения моделей динамики лесных пожаров на основе спутниковых изображений

         @article {Subramanian2018UsingSR, title = {Использование пространственного подкрепления для построения моделей динамики лесных пожаров из спутниковых изображений}, author = {Шрирам Ганапати Субраманиан и Марк Кроули}, journal = {Frontiers ICT}, год = {2018}, объем = {5}, страницы = {6} } 
        Алгоритмы машинного обучения значительно выросли в силе за последние годы, но еще не нашли полного применения во многих областях экологии и устойчивого управления ресурсами, таких как проектирование заповедников, борьба с лесными пожарами и распространение инвазивных видов.[...] Ключевой метод Затем мы представляем новый подход к обучению в доменах SSP с использованием обучения с подкреплением (RL), где огонь - это агент в любой ячейке ландшафта и набор действий, которые огонь может предпринять из любого места в любом месте. момент времени включает… Развернуть аннотацию

        Сохранить в библиотеку

        Создать оповещение

        Ссылка

        Запустить новостную ленту

        .

        Введение в обучение с подкреплением (DDPG и TD3) для рекомендаций по новостям | Майк Уоттс

        Введение

        Отличная история оптимизации

        • Статический и динамический набор данных временных рядов
        • Почему вам следует использовать HDF5
        • Кодирование временных рядов

        Рекомендации по методам для новостей

        • Матрица поиска сходства
        • Факторизация
        • Машины Больцмана с ограничениями
        • Машины факторизации
        • Обучение с подкреплением
        • Сравнение методов

        Резюме встраиваний

        • Теория информации в глубоком обучении
        • Теория информационных плоскостей
        • 'Почему имеет смысл встраивание
        • '

          Итоги работы Маркова

          • Марковские свойства, цепочки, игры и решения
          • Награда против.Значение
          • Марковский процесс с непрерывным состоянием

          DDPG: глубокие детерминированные градиенты политики

          • Простое объяснение
          • Расширенное объяснение
          • Реализация в коде
          • Почему это не работает
          • Выбор оптимизатора
          • Результаты
          9000 Двойной отложенный DDPG
          • Объяснение
          • Реализация
          • Результаты

          Заключение

          Методы, основанные на политике: (в следующей статье…)

          • PPO: Proximal Policy Optimization
          • GAIL Off: Generative Adversarial Imitation

            0008 -Политика глубокого обучения с подкреплением без исследования BQN (в следующей статье….)

            Есть несколько причин, по которым эта статья была написана так долго.

            Во-первых, из-за разочарования в динамическом наборе данных. Когда я начинал создавать прототипы, на одну итерацию уходило более 40 часов. После базовой pandas и его оптимизации он сжимается до 1.5. Когда я реализовал динамический набор данных, это заняло 10 минут. Если вы кодируете состояния с помощью представления состояний, получается 3. Кроме того, я вообще не мог заставить DDPG работать, и это добавило некоторого воздействия.Таким образом, я закончил использование набора данных статических временных рядов + TD3. Однако об этом позже.

            Однако, прежде всего, большинство статей на TDS платные. Таким образом, нет ни премиальных статей, ни Patreon, ни выпрашивания денег. Вы можете аплодировать этой статье несколько раз (сделайте это, нажимая кнопку вверху влево), а затем перейти на страницу GitHub и пометить репо.

            Это мой школьный проект, и в главной роли он мне важен. Это также дало бы мне больше шансов на победу в конкурсе проектов, возможно, даже сокращение выплат университетам.

            Избегайте панд вообще!

            Как видите, pandas можно оптимизировать, но, в конце концов, это все еще довольно дорого обходится, потому что даже моя лучшая оптимизация плохо масштабируется. По оси абсцисс отложена степень 10. По оси ординат отложено время (в секундах). Кроме того, с глубоким обучением связано то, что мы часто запускаем модель на одном и том же наборе данных снова и снова. Поэтому было бы разумно сделать наш набор данных полностью статичным, исключив любое взаимодействие с пандами.Давайте просто запустим наш генератор наборов данных и сохраним результаты. Если вы разветвили мое репо и следуете за ним, записная книжка находится в примечаниях / 1. Ваниль RL / 1. Создание статического набора данных .ipynb. Примечание: это абсолютно обязательно; вы можете скачать созданный мной набор данных.

            Масштабирование для разных подходов

            Храните данные в формате HDF5!

            Иногда временные ряды не могут быть полностью загружены в вашу оперативную память. Также специально для этой цели был разработан формат HDF5. Используйте везде, где это возможно, потому что он работает быстрее, чем PyTorch, и изначально имеет поддержку numpy.Единственное ограничение - это ваш твердотельный диск, поэтому вы можете купить PCI Express с быстрым чтением.

            Кодировать размеры!

            Если вы используете временной ряд статического размера (также называемый «скользящим» ts), убедитесь, что вы кодируете данные в более низкие измерения. Для классического подхода машинного обучения у нас есть анализ основных компонентов или сокращенно PCA. Вот видео, если это новое слово для вас.

            Вы также можете использовать LSTM Autoencoders для динамической длины временных рядов. Из своих экспериментов я заметил, что линейные AE плохо справляются с вращением ts.Однако я использую государственное представительство, как это предложили авторы статьи. Правило № 1337 DL гласит, что 90% фактического обучения происходит в первые 10 минут. Итак, я запустил модель TD3 и использовал ее модуль представления состояния для кодирования TS.

            .

            Объектно-ориентированное обучение с подкреплением | К науке о данных

            Обучение с подкреплением предоставляет набор инструментов для обучения агента оптимальным действиям в среде (реальный или смоделированный мир) путем проб и ошибок (т. Е. Выполнение действия, а затем испытать его эффекты), руководствуясь только наградами . Награда - это скалярный сигнал обратной связи, который сообщает агенту, насколько хороши предпринятые действия.Агент собирает награды, чтобы узнать, какие действия лучше всего выполнить в данной ситуации или состоянии.

            RL находится на пересечении многих известных месторождений. [Источник]

            Вкратце, агент узнает, как решить задачу , которая является проблемой принятия решений. Atask формально определяется как Марковский процесс принятия решений (MDP), описанный в терминах среды и функции вознаграждения. Среда определяет динамику мира, то есть, что происходит дальше, когда действие выполняется в конкретной ситуации (названное состоянием ), в то время как функция вознаграждения сообщает агенту, сколько он заработал (или потерял), выполнив действие, учитывая текущую ситуацию в мире (его состояние).

            На каждом временном шаге агент изменяет состояние среды, выполняя действие. Эффект от действия обеспечивается окружающей средой в виде следующего состояния и награды. Агент использует вознаграждение или оба отзыва для улучшения своего поведения. [Источник]

            Решением MDP является политика 𝛑, которая определяет поведение агента. Оптимальной политикой является такая, что « максимизирует (дисконтированную) сумму (ожидаемых) вознаграждений» , также известную как цель RL :

            Цель RL.Оптимальный агент - это тот, кто получает максимально возможное вознаграждение. Когда действия выбираются из стохастической политики, мы взвешиваем совокупные вознаграждения по вероятностям действий.

            Обратите внимание, что это общая формула, потому что политику можно представить разными способами: в виде таблицы , линейной или неглубокой комбинации созданных вручную функций или в виде глубокой нейронной сети . Более того, политика может быть стохастической или детерминированной. Стохастическая политика представляет собой распределение вероятностей по действиям, в этом случае цель RL максимизирует ожидаемую сумму вознаграждений .И наоборот, детерминированная политика является детерминированной функцией состояния s , в котором только одно действие имеет ненулевую вероятность.

            Deep RL отдает предпочтение политикам глубоких нейронных сетей, поскольку они одновременно выразительны (мы можем легко увеличить емкость модели) и вычислительно эффективны в пространстве и времени, потому что вычисление прямого прохода нейронной сети обычно дешево. Выраженная в этих терминах, цель RL направлена ​​на поиск параметров политики θ, которые дают максимально возможную (дисконтированную) сумму совокупных вознаграждений:

            Цель RL, когда политика представляет собой нейронную сеть с параметрами θ.Обратите внимание, что ожидание превышает траектории 𝜏, то есть пары состояний и действий (s, a), полученные в результате взаимодействия с окружающей средой и действующих в соответствии с политикой с параметрами θ.

            Обратите внимание, что в обеих задачах используется коэффициент дисконтирования 𝛄, то есть действительное число от 0 до 1, которое «масштабирует» будущие награды. Коэффициент дисконтирования является обязательным, когда временной горизонт T бесконечен, поскольку он предотвращает отклонение суммы вознаграждений. В общем, мы всегда хотим дисконтировать награды с коэффициентом 0.9, 0,95 или 0,99.

            Чтобы вычислить оптимальную политику, нам нужен способ сравнения политик. Интуиция подсказывает, что лучшая политика достигает «более ценных» состояний, а также выбирает «более полезные» действия:

            • Функция значения состояния V (s) количественно определяет, сколько в среднем вознаграждения мы можем получить, взяв оптимальные действия из состояния с . Если s - это начальное состояние , его значение измеряет, сколько вознаграждения текущая политика получит в среднем с самого начала.Таким образом, оптимальная политика - это та, которая обеспечивает максимальную ценность. Аналогично,
            • Функция действие-значение Q (s, a) говорит о том, насколько хорошо предпринять действие a , находясь в состоянии s . Функция значение действия полезна, чтобы понять, какое конкретное действие лучше всего предпринять, находясь в состоянии s . Мы знаем, что оптимальная политика выполняет только оптимальные действия, то есть действия, Q-значение которых является максимальным при столкновении с данным состоянием.

            Эти две функции являются основными составляющими уравнения оптимальности Беллмана , которое находит оптимальную политику.Для небольших задач уравнение может быть легко решено с помощью динамического программирования . Вместо этого для многомерных и непрерывных MDP мы часто используем нейронные сети для аппроксимации V и / или Q, используемые методами без моделей (например, Q-Learning, TD-Learning, Policy Gradients, Actor-Critic) и model- на основе методов (например, Dyna) для поиска оптимальных политик для данной задачи.

            .

            What is, Algorithms, Applications, Example

            • Home
            • Testing

                • Back
                • Agile Testing
                • BugZilla
                • Cucumber
                • Database Testing
                • ETL Testing
                • Назад
                • JUnit
                • LoadRunner
                • Ручное тестирование
                • Мобильное тестирование
                • Mantis
                • Почтальон
                • QTP
                • Назад
                • Центр качества (ALM)
                • Центр качества (ALM)
                • 0003
                • Управление тестированием
                • TestLink
            • SAP

                • Назад
                • ABAP
                • APO
                • Начинающий
                • Basis
                • BODS
                • BI
                • BPC
                • CO
                • Назад
                • CRM
                • Crystal Reports
                • QM4000
                • QM4
                • Заработная плата
                • Назад
                • PI / PO
                • PP
                • SD
                • SAPUI5
                • Безопасность
                • Менеджер решений
                • Successfactors
                • Учебники SAP

                  • Apache
                  • AngularJS
                  • ASP.Net
                  • C
                  • C #
                  • C ++
                  • CodeIgniter
                  • СУБД
                  • JavaScript
                  • Назад
                  • Java
                  • JSP
                  • Kotlin
                  • Linux
                  • Linux
                  • Kotlin
                  • Linux
                  • js
                  • Perl
                  • Назад
                  • PHP
                  • PL / SQL
                  • PostgreSQL
                  • Python
                  • ReactJS
                  • Ruby & Rails
                  • Scala
                  • SQL
                  • 000
                  • SQL
                  • 000 0003 SQL 000 0003 SQL 000
                  • UML
                  • VB.Net
                  • VBScript
                  • Веб-службы
                  • WPF
              • Обязательно учите!

                  • Назад
                  • Бухгалтерский учет
                  • Алгоритмы
                  • Android
                  • Блокчейн
                  • Бизнес-аналитик
                  • Создание веб-сайта
                  • Облачные вычисления
                  • COBOL
                  • 000 Назад
                  • 000 927
                  • 0003 Компилятор
                      900 900 Дизайн 900 900 .

                      Обратное обучение с подкреплением. Введение и основные вопросы | Автор: Alexandre Gonfalonieri

                      Эта статья основана на работе Johannes Heidecke , Jacob Steinhardt , Owain Evans, Jordan Alexander man , Piot , Matthieu Geist , Olivier Pietquin и другие влиятельные лица в области обучения с обратным подкреплением.Я использовал их слова, чтобы помочь людям понять IRL.

                      Обучение с обратным подкреплением - это недавно разработанный фреймворк машинного обучения, который может решить обратную задачу RL.

                      По сути, IRL - это обучение у людей.

                      Обратное обучение с подкреплением (IRL) - это область изучения целей, ценностей или вознаграждений агента путем наблюдения за его поведением.

                      Йоханнес Хайдеке сказал: «Мы можем наблюдать за поведением человека при выполнении некоторой конкретной задачи и узнавать, какого состояния окружающей среды человек пытается достичь и каковы могут быть конкретные цели.(Источник)

                      «IRL - это парадигма, основанная на марковских процессах принятия решений (MDP), где цель агента-ученика состоит в том, чтобы найти функцию вознаграждения из демонстраций экспертов, которая могла бы объяснить поведение эксперта». Билал Пиот, Матье Гейст и Оливер Пьеткин, Преодоление разрыва между имитационным обучением и обучением с обратным подкреплением

                      В случае, если однажды искусственный интеллект достигнет сверхчеловеческих способностей, IRL может быть одним из подходов к пониманию того, чего хотят люди, и надеюсь работать для достижения этих целей.

                      Джордан Александер сказал: «Цель состоит в том, чтобы научиться процессу принятия решений для создания поведения, которое максимизирует некоторую заранее заданную функцию вознаграждения. По сути, цель состоит в том, чтобы извлечь функцию вознаграждения из наблюдаемого поведения агента.

                      Например, рассмотрим задачу автономного вождения. Один из подходов - создать функцию вознаграждения, которая фиксирует желаемое поведение водителя, например, остановку на красный свет, избегание пешеходов и т. Д. Однако для этого потребуется исчерпывающий список каждого поведения, которое мы хотели бы рассмотреть, а также список весов, описывающих, насколько важно каждое поведение.(Источник)

                      Прасант Оманакуттан, исследователь искусственного интеллекта, сказал: «Однако с помощью IRL задача состоит в том, чтобы взять набор данных о вождении, сгенерированных человеком, и получить приблизительное значение функции вознаграждения этого человека за задачу. Тем не менее, большая часть информации, необходимой для решения проблемы, содержится в приближении истинной функции вознаграждения. Когда у нас есть правильная функция вознаграждения, проблема сводится к поиску правильной политики и может быть решена с помощью стандартных методов обучения с подкреплением.»(Источник)

                      Источник

                      « Основная проблема при преобразовании сложной задачи в простую функцию вознаграждения заключается в том, что данная политика может быть оптимальной для множества различных функций вознаграждения . То есть, несмотря на то, что у нас есть действия от эксперта, существует множество различных функций вознаграждения, которые эксперт может пытаться максимизировать ». Джордан Александер, Стэнфордский университет, Обучение у людей: что такое обучение с обратным подкреплением?

                      Билал Пиот, Матье Гейст и Оливье Пьеткин сказали: «Другими словами, наша цель - смоделировать агента, действующего в заданной среде.Поэтому мы предполагаем, что у нас есть пространство состояний S (набор состояний, в которых могут находиться агент и среда), пространство действий A (набор действий, которые агент может выполнять) и функция перехода T (s ′ | s, a), что дает вероятность перехода из состояния s в состояние s ′ при выполнении действия a. Например, для ИИ, обучающегося управлению автомобилем, пространством состояний будут возможные местоположения и ориентации автомобиля, пространством действий будет набор управляющих сигналов, которые ИИ может послать автомобилю, а функция перехода будет быть моделью динамики для автомобиля.Кортеж (S, A, T) называется MDP ∖ R, который представляет собой процесс принятия решений Маркова без функции вознаграждения. (MDP ∖ R будет иметь либо известный горизонт, либо ставку дисконтирования γ, но мы оставим это для простоты.)

                      Источник

                      Проблема вывода для IRL состоит в том, чтобы вывести функцию вознаграждения R при оптимальной политике π ∗: S → A для MDP ∖ R. Мы узнаем о политике π ∗ из выборок (s, a) состояний и соответствующего действия согласно π ∗ (которое может быть случайным). Обычно эти образцы поступают из траектории, которая записывает полную историю состояний и действий агента в одном эпизоде:

                      В примере с автомобилем это будет соответствовать действиям, предпринятым опытным водителем-человеком, который демонстрирует желаемое поведение при вождении. (где действия будут записываться как сигналы рулевому колесу, тормозу и т. д.).

                      Учитывая MDP ∖ R и наблюдаемую траекторию, цель состоит в том, чтобы вывести функцию вознаграждения R. В байесовской структуре, если мы определим априорное значение для R, мы имеем:

                      Вероятность P (ai | si, R) равна просто πR (s) [ai], где πR - оптимальная политика для функции вознаграждения R. Обратите внимание, что вычисление оптимальной политики с учетом вознаграждения, как правило, нетривиально; за исключением простых случаев, мы обычно приближаем политику, используя обучение с подкреплением. Из-за проблем, связанных с указанием априорных значений, вычислением оптимальных политик и интеграцией функций вознаграждения, в большинстве работ в IRL используется какое-то приближение к байесовской цели.( источник )

                      Йоханнес Хайдеке сказал: «В большинстве задач обучения с подкреплением нет естественного источника сигнала вознаграждения. Вместо этого он должен быть изготовлен вручную и тщательно разработан, чтобы точно представлять задачу.

                      Часто необходимо вручную настроить вознаграждение агента RL, пока не будет достигнуто желаемое поведение. Лучшим способом найти подходящую функцию вознаграждения для какой-либо цели может быть наблюдение за экспертом (человеком), выполняющим задачу, чтобы затем автоматически извлечь соответствующие вознаграждения из этих наблюдений.”(Источник)

                      Самая большая мотивация для IRL заключается в том, что часто чрезвычайно сложно вручную указать функцию вознаграждения за задачу.

                      Йоханнес Штайнхардт сказал: «IRL - многообещающий подход к изучению человеческих ценностей, отчасти благодаря легкости доступа к данным. Для обучения с учителем людям необходимо создать множество помеченных экземпляров, специально предназначенных для конкретной задачи. IRL, напротив, представляет собой неконтролируемый / полу-контролируемый подход, при котором любая запись человеческого поведения является потенциальным источником данных.Журналы поведения пользователей Facebook, видео на YouTube и т. Д. Предоставляют множество данных о человеческом поведении.

                      Однако, несмотря на то, что существует множество существующих данных, информативных о человеческих предпочтениях, использование этих данных для IRL затруднено с помощью современных методов ». (Источник)

                      Другой элемент, упомянутый Йоханнесом Штайнхардтом, касается проблемы данных. Он сказал, что «записи человеческого поведения в книгах и видео трудно использовать для алгоритмов IRL. Однако данные из Facebook кажутся многообещающими: мы можем хранить состояние и каждое действие человека (щелчки и прокрутка).

                      Хотя это охватывает широкий круг задач, существуют очевидные ограничения. Некоторые виды человеческих предпочтений трудно узнать из поведения на компьютере ».

                      Действия людей зависят как от их предпочтений, так и от убеждений.

                      Оуэн Эванс и Йоханнес Стейнхардт сказали: «Убеждения, как и предпочтения, никогда не соблюдаются напрямую . Для узких задач (например, люди, выбирающие свои любимые фотографии на дисплее) мы можем моделировать людей как обладающих полным знанием состояния.Но для большинства реальных задач люди имеют ограниченную информацию, и их информация со временем меняется. Если IRL предполагает, что у человека есть полная информация, тогда модель неверно определена и обобщение того, что человек предпочел бы в других сценариях, может быть ошибочным. Вот несколько примеров:

                      • Кто-то идет из своего дома в ресторан, который уже закрылся. Если предполагается, что они обладают полными знаниями, то IRL будет выводить альтернативное предпочтение (например, прогулку), а не предпочтение получить немного еды.
                      • Предположим, алгоритм IRL выводит цели человека по нажатию клавиш на его ноутбуке. Человек постоянно забывает свои пароли для входа и должен их сбросить. Такое поведение трудно уловить с помощью модели в стиле POMDP: люди забывают одни строки символов, а другие нет. IRL может сделать вывод, что человек намеревается неоднократно сбрасывать свои пароли.

                      Вышеупомянутое возникает из-за того, что люди забывают информацию, даже если информация представляет собой только короткую строку символов.Это один из способов систематического отклонения людей от рациональных байесовских агентов ». (источник)

                      Еще один элемент, предложенный Оуайном Эвансом и Йоханнесом Стейнхардтом, - это долгосрочные планы. Более того, они сказали: «Агенты часто предпринимают длительные серии действий, которые приносят им отрицательную пользу в данный момент, чтобы достичь долгосрочной цели. Такие долгосрочные планы могут затруднить IRL по нескольким причинам. Давайте сосредоточимся на двух:

                      • IRL-системы могут не иметь доступа к нужному типу данных для изучения долгосрочных целей.
                      • Необходимость предсказывать длинные последовательности действий может сделать алгоритмы более уязвимыми перед лицом неправильной спецификации модели.

                      Чтобы делать выводы на основе долгосрочных планов, было бы полезно иметь согласованные данные о действиях одного агента за длительный период времени. Но на практике у нас, вероятно, будет значительно больше данных, состоящих из коротких снимков большого количества различных агентов (потому что многие веб-сайты или онлайн-сервисы уже регистрируют взаимодействия с пользователем, но редко бывает, чтобы один человек был исчерпывающим образом отслежен и записан за длительный период времени, даже когда они отключены).

                      С другой стороны, есть некоторые службы, которые содержат обширные данные об отдельных пользователях за длительный период времени. Однако у этих данных есть еще одна проблема: они являются неполными в очень систематической форме (поскольку они отслеживают только онлайн-поведение). Например, кто-то может чаще всего выходить в Интернет, чтобы читать заметки по курсу и Википедию для класса; это данные, которые, вероятно, будут записаны. Однако менее вероятно, что кто-то будет иметь запись о том, что этот человек сдавал заключительный экзамен, сдавал класс и затем проходил стажировку, в зависимости от их успеваемости в классе.Конечно, некоторые части этой последовательности можно было бы вывести на основе записей электронной почты некоторых людей и т. Д., Но они, вероятно, будут недостаточно представлены в данных по сравнению с записями об использовании Википедии. В любом случае потребуется некоторая нетривиальная степень вывода, чтобы разобраться в таких данных.

                      Далее мы обсудим еще одну потенциальную проблему - хрупкость модели для неправильной спецификации.

                      Предположим, кто-то тратит 99 дней на выполнение скучной задачи, чтобы достичь важной цели в день 100.Система, которая пытается только правильно предсказать действия, будет правильной в 99% случаев, если предсказывает, что человеку по своей природе нравятся скучные задачи. Конечно, система, которая понимает цель и то, как задачи приводят к цели, будет верной в 100% случаев, но даже незначительные ошибки в ее понимании могут снизить точность ниже 99%.

                      По сути, большие изменения в модели агента могут привести только к небольшим изменениям в точности прогноза модели, и чем длиннее временной горизонт, на котором достигается цель, тем больше это может иметь место.Это означает, что даже незначительные опечатки в модели могут склонить чашу весов назад в пользу (очень) неправильной функции вознаграждения. Одним из решений может быть выявление «важных» прогнозов, которые кажутся тесно связанными с функцией вознаграждения, и сосредоточение особого внимания на том, чтобы делать эти прогнозы правильными ». (источник)

                      В случае даже небольшого отклонения спецификации модели «правильная» модель может на самом деле работать хуже при типичных показателях, таких как точность прогнозов. Следовательно, могут потребоваться более осторожные методы построения модели.

                      Йоханнес Хайдеке, исследователь искусственного интеллекта, сказал: «В IRL нам дается какая-то политика агента или история поведения, и мы пытаемся найти функцию вознаграждения, которая объясняет данное поведение. Исходя из предположения, что наш агент действовал оптимально, т.е. всегда выбирает наилучшее возможное действие для своей функции вознаграждения, мы пытаемся оценить функцию вознаграждения, которая могла бы привести к такому поведению ». (источник)

                      Как найти функцию вознаграждения, при которой наблюдаемое поведение является оптимальным. Это связано с двумя основными проблемами:

                      • Для большинства наблюдений за поведением существует множество подходящих функций вознаграждения.Набор решений часто включает
                      .

                      Смотрите также