Главное меню

Соединение арматуры на муфтах


что это такое и преимущества

Одной из важных задач современного монолитного строительства является надежная стыковка несущей металлической арматуры. Если раньше для соединения применяли сварочную сборку и обвязку внахлест, то сейчас повсеместно внедряется механическое муфтовое крепление. Строительная технология с использованием арматурных муфт востребована при возведении зданий с повышенной несущей нагрузкой: многоэтажных домов, гидроэлектростанций, мостов, а также в сейсмически неустойчивых зонах.



Что представляют из себя муфты

В производстве деталей используют трубы небольшого диаметра — гладкие или с микрорезьбой. Материал для изготовления — качественная сталь разных марок, в зависимости от типа арматуры. Готовые пустотелые детали имеют цилиндрическую форму. Длина цилиндра колеблется в пределах 7-20 см, а диаметр зависит от толщины стержня. Стенки детали имеют толщину 2-5 мм. Арматурные муфты по форме похожи на аналогичные элементы, применяемые при закладке трубопроводов.

Для обеспечения прочной стыковки форма и исходный материал муфты и стержневой арматуры должны соответствовать ГОСТу 10922-2012. В отношении соединения железобетонных монолитных конструкций руководствуются ГОСТом 34278-2017.

Назначение и особенности

С развитием монолитно-каркасной строительной технологии, соединительные муфты стали более востребованы. Они способствуют надежному креплению арматуры непосредственно в зоне работ.

Монтаж муфтового узла занимает до 10 минут. Не требует специализированного оборудования и обучения. Концы арматуры фиксируют внутри муфты, а затем навинчивают на резьбу или используют такие крепежные элементы:

Если нужно соединить арматуру различной толщины, применяют позиционные муфты. Они также подходят для поперечного и прямого крепления изогнутых стержней. Расчет затрат на сборку конструкции производят при планировании общей сметы.

Соединение арматуры муфтами: плюсы и минусы

Технология муфтового соединения имеет 5 основных преимуществ перед ванной сваркой и соединением «внахлест»:

  1. Ускоряет скорость строительства. Обеспечивает до 500 стыков на 1 строительную бригаду за смену.
  2. Позволяет сократить количество рабочих, благодаря высокой производительности.
  3. Устраняет потребность в высококвалифицированных сварщиках, так как применяется механический способ стыковки.
  4. Гарантирует экономию материала. От перерасхода избавляет стыковка арматуры и отсутствие нахлестов.
  5. Позволяет увеличить высоту, за счет прочности и меньшей массы арматуры в каркасе.

С использованием механического соединения становится возможным одновременно вести накатку и монтаж. Для вертикальной установки не требуется дополнительное оборудование. При этом значительно сокращается время эксплуатации кранов.

К недостаткам механического крепления относятся:

Стоит отметить, что затраты в этом случае быстро окупаются.



Разновидности креплений

Для фиксации стержней и предотвращения разбалтывания конструкции, внутри муфт делают резьбу или устанавливают обжимные кольца. По типу крепления на стержне, муфты делят на 2 вида:

Для каждого способа предусмотрена соответствующая подготовка и обработка материалов.

Резьбовые муфты

Если применяют технологию резьбового монтажа, используют муфты с нанесенной резьбой. В торце арматуры располагают резьбу с соответствующим шагом. Таким образом, обеспечивается правильная фиксация, а соединенные стержни по прочности получаются не хуже цельных.

Резьбовая технология оптимальна для арматуры, толщиной свыше 16 мм.

Тип резьбы может быть конический и прямой. При прямой резьбе размер цилиндра минимальный. Тип определяют во время предварительной подготовки арматуры. На стержневые концы наносят резьбу, которая должна сочетаться с резьбой муфты.

При профессиональном резьбовом монтаже собирают стержни до 20-30 метров в длину без сегментации. При этом не используются дополнительные элементы и проволока. Для фиксации нужно просто подготовить места стыков арматуры и завинтить в муфте. Резьбовое крепление — малозатратный и легкий в применении способ.

Болтовые арматурные муфты

Для равнопрочного монтажа арматуры без предварительной подготовки торцов используют болтовые муфты. Конструкция включает следующие элементы:

Болтовая система — универсальная. Она применима к арматуре любой толщины и формы, гладкой и профильной. Данный вид крепления используется для реконструкции монолитных строений.

Обжимные арматурные муфты

Для работы необходимо гидравлическое оборудование. Стержни муфты могут иметь внутреннюю перегородку. Они несколько утолщают стыки, но в то же время, обеспечивают быстроту монтажа.



Типы оборудования для соединения

Оборудование для стыковки зависит от типа применяемой муфты и места работ. Выпускается 2 вида станков: для обжима и резьбового крепления.

Для обжима в условиях стройки используют мобильные гидравлические прессы, состоящие из: пресса, маслостанции и рукавов высокого давления. Пресс работает в полуавтоматическом режиме. Управление осуществляется с пульта, встроенного в рукоятку или вручную.

Благодаря переносному прессу механические обжимные крепления образуют стык арматуры с высокой прочностью по отношению к растяжению. При этом значительно повышается фактическое усилие к временному сопротивлению сжимаемого проката и гарантируется неограниченная выносливость.

Станок для нарезки резьбы на арматуре

Станки предназначены для подготовки стыков к последующему муфтовому креплению. Они применимы к стержням с диаметром от 16 до 40 мм. Обеспечивают максимальную длину резьбы на выходе до 80 мм.

В зависимости от нарезки существует 2 типа станков:

Станок для обжима

Полный комплект для технологии обжима обеспечивают станки. Система соединяет арматуру в диапазоне 16-55 мм. В комплект входят сменные штампы для разных диаметров стержней. Стандартный станок состоит из следующих комплектующих:

  1. Арматурный пресс (стационарный или переносной).
  2. Насосная станция.
  3. Лебедка для перемещения пресса относительно муфты.
  4. Рукав для создания высокого давления.

Станок создает крепление, идентичное по прочности арматурному стержню. Управляется одним оператором. Используется в любом положении в пространстве.

Какие муфты для арматуры вы используете?



Принцип муфтового соединения

Технологическая последовательность обжима зависит от места проведения работ.  Для соединения арматурной стали на строительном участке придерживаются следующей последовательности действий:

При механическом резьбовом соединении используют трубы маленького диаметра. Внутри конструкций чертят микрорезьбу нужного диаметра, а стыковочные концы формируют «под ключ» в виде многогранника. Дюймовую микрорезьбу наносят с наименьшим шагом, чтобы избежать перекрытия стенок труб зубцами. В этом случае стандартная сборка продольной арматуры состоит из 7 этапов:

  1. Подготовка оборудования и закупка муфт соответствующих размеров.
  2. Нарезка резьбы на торцах стержней.
  3. Фиксация арматуры.
  4. Прикручивание к одному из концов цилиндра.
  5. Закручивание с другой стороны.
  6. Затягивание узла до максимума.
  7. Проверка результата сборки.

При таком способе не требуется большое количество крепежных элементов. Так как нанесение резьбы истончает материал, используют толстостенные трубы.

Независимо от типа механического муфтового крепления и технологии фиксации, данный способ является передовым. Так, на производство одного механического стыка уходит в 20 раз меньше времени по сравнению со сваркой. Время работы сварщиков уменьшается на 90%, тем самым исключаются простои из-за нехватки кадров. Расходы на стыковку арматуры снижаются до 25%. Соединение без сварки — актуальная задача в строительстве.

Популярное


Муфтовое соединение арматуры

Содержание   

Здания, состоящие из нескольких этажей, располагающиеся в сейсмически опасных зонах и выдерживающие серьезные нагрузки сейчас строят с применением огромного количества железобетонных конструкций. И в первую очередь необходимо соблюдать правильность работ при вязке арматуры для фундамента.

Железобетон в них выполняет основную работу, касающуюся поддержания конструктивной прочности. А главный составляющий железобетона, превращающий обычный бетон в куда более прочный и практичный материал – это арматура.

Арматура собранная с помощью муфт в каркасе

Мы же сейчас рассмотрим уникальные способы соединения арматуры, в частности, муфтовое соединение.

Особенности и назначение

Что собой вообще являет соединение арматуры и зачем оно нужно? Необходимо оно для создания арматурного каркаса, являющегося своего рода скелетом любой железобетонной конструкции.

Бетон, сам по себе – очень прочный материал. Но его прочность частично нивелируется хрупкостью. Он может дать трещину, разломаться и разрушиться, особенно если на него действуют нагрузки не на сжатие, а на изгиб. Разрушенная бетонная конструкция восстановлению не подлежит.

Наличие внутри бетона металлических стержней стабилизирует его, улучшает сопротивление нагрузкам на изгиб и превращает в полноценную востребованную несущую конструкцию.

Такой процесс называют армированием бетона. Армирование заключается в сборке арматурного каркаса из отдельных стержней, затем помещении его в опалубку и заливку бетоном.

Как раз для формирования каркасов стержни и нужно собирать. Самый популярный и простой способ сборки – связывание проволокой. Проволока покупается закаленная, толщиной до 1,5 мм.

Строители с помощью вязальных крюков или пистолетов перетягивают узлы соединения арматуры проволокой. Это решение не слишком надежно, но для стандартных задач подойдет.

Арматура подготовленная к установке в муфту

Проблема соединения проволокой – неудобство при сборке отдельных стрежней, продолжающих конструкцию каркаса в одном направлении. То есть тех, которые необходимо соединить торцами встык.

Очевидно, что для подобных задач проволока не подходит. Встык эффективно перевязать арматуру невозможно, можно сместить стержни друг к другу, а затем перевязать в нескольких местах. Однако такое решение ставит нас перед массой проблем.

Приходится затрачивать лишние материалы, учитывать слабую прочность сборки каркаса, и повышать общий уровень трудозатрат, а следовательно, понижать скорость строительства.

Второй вариант еще сложнее и дороже. Он заключается в сочетании вязки проволокой со сваркой. Очевидно, что привлекать квалифицированного сварщика – значит еще сильнее увеличивать стоимость продукции. Муфтовая альтернатива от подобных проблем нас избавляет.
к меню ↑

Принцип действия и конструкция

Чтобы понять, как работает сборка арматуры муфтами, достаточно вспомнить их аналоги в трубопроводах. Муфта арматурная – это пустотелый металлический цилиндр с определенной схемой фиксации в нем двух торцов арматуры.

Цилиндр имеет длину от 7 до 20 см, его диаметр равен диаметру подходящего стержня.

Внутри цилиндра может быть нарезана резьба, либо установлены специальные обжимные кольца. Их задача – зафиксировать стержень внутри и не дать ему разболтаться в процессе эксплуатации.

Читайте также: какой бывает трубопроводная арматура?

Толщина стенок муфты может отличаться, но как правило, она находится в диапазоне от 2 до 5 мм.

Материал исполнения – качественная углеродная сталь хорошей марки. Впрочем, выбирать тут есть из чего, потому что производители изготовляют муфтовые стержневые соединения в огромном количестве вариаций, подходящих под любой сортамент арматуры.

Чтобы соединить два стержня муфтой достаточно просто подготовить их, а затем вкрутить с обеих сторон. В итоге формируется очень надежный и качественный соединительный узел, экономящий нам время и деньги.
к меню ↑



data-ad-client="ca-pub-8514915293567855"
data-ad-slot="1955705077">

Плюсы и минусы

Рассмотрим набор основных преимуществ и недостатков муфтовых сборных узлов. В качестве изделий для скрепления между собой арматурных стрежней они многим незнакомы, поэтому нуждаются в более подробном рассмотрении.

Основные плюсы:

Муфты для арматуры: разновидности, преимущества, особенности применения

Дата: 23 ноября 2018

Просмотров: 4398

Коментариев: 0

На протяжении длительного времени на строительных объектах отсутствовала проблема стыковки стержней арматуры, так как основным строительным методом являлось возведение зданий из сборного железобетона. В настоящее время муфты для арматуры востребованы при возведении объектов и сооружений из монолитного железобетона.

Сегодня преобладает и активно развивается технология монолитно-каркасного строительства. Отличительной особенностью и важнейшим моментом этого метода является стыковка арматурных прутков непосредственно на месте выполнения работ. Использование в строительной технологии термомеханического упрочненного проката класса А500С, применяемого в качестве арматуры, обострило актуальность проблемы.

Еще недавно традиционным способом стыковки была сварка, а также стыковка внахлёст с использованием вязальной проволоки. Действующие нормативные документы по проектированию конструкций из железобетона рекомендуют применять муфтовое соединение арматуры для стыковки стержней. Это недорогой и проверенный метод.

Рассмотрим более детально муфты обжимные для соединения арматуры, преимущества метода механической стыковки и его особенности.

Муфтовое соединение трубопроводной арматуры производят из труб малых диаметров

Разновидности муфтовых креплений

Являясь основным звеном инновационного метода монтажа, муфты для соединения арматуры эффективно устраняют локальные стыки. Муфтовый принцип востребован и положительно зарекомендовал себя при возведении многоэтажных объектов, мостов и электрических станций.

Системы крепления арматурных прутков предусматривают различные способы фиксации элементов каркаса:

В зависимости от диаметра стержней, соединительные элементы разделяются на типы:

Муфта для соединения арматуры не требует лишних крепежных элементов

Особенности технологии

Муфтовое соединение арматуры представляет последовательность следующих операций:

Соблюдение технологии и применение для механизированной стыковки специальных обжимочных приспособлений позволяет правильно выполнить фиксацию элементов, гарантировать прочность, долговечность арматурной конструкции.

Механическая стыковка применяется для быстрой фиксации соединений. Процесс крепления двух прутков занимает порядка 5-10 минут. За это время производится нарезка резьбы на торцах прутков, центрирование и навинчивание муфты с использованием динамометрического ключа. Данный вид соединения упрощает контроль качества стыков.

Конструкция муфт

Муфты для соединения арматуры изготавливают из труб, имеющих небольшой диаметр, соответствующий размерам прутков. На внутренней поверхности выполняется резьба необходимого диаметра. Внешние поверхности соединения выполняют “под шестигранник”, позволяющий использовать ключ.

Согласно мнению экспертов использование муфты для арматурного монтажа считается идеальной альтернативой состыковки стержней внахлест

Все соединительные муфты стандартизированы. Нормы предусматривают выполнение внутренней дюймовой резьбы с минимальным шагом. Прочностные характеристики обеспечиваются при использовании толстостенных труб, позволяющих нарезать резьбу с необходимым шагом и глубиной витков.

Преимущества муфтовых соединений

Обжимные муфты для арматуры, а также муфтовые резьбовые конструкции обладают комплексом положительных моментов, главные из которых:

Затраты на обеспечение необходимого количества стыков, сроки выполнения работ, потребность в рабочей силе и необходимое количество стержней определяют на проектной стадии.

Комплекс преимуществ обеспечивает данному методу стыковки арматуры лидирующую позицию по сравнению с другими, ранее применяемыми, способами соединения прутков. Обжимные муфты для арматуры зарекомендовали себя как простое и эффективное средство, применяемое при возведении современных монолитных каркасов.

Особенности применения инновационной технологии

Муфты обжимные для соединения арматуры позволяют:

Итоги

Муфты обжимные для соединения арматуры, наряду с другими конструкциями соединительных элементов, обладают комплексом преимуществ и являются уникальными. Их применение значительно облегчает процесс возведения монолитных сооружений.

На сайте: Автор и редактор статей на сайте pobetony.ru
Образование и опыт работы: Высшее техническое образование. Опыт работы на различных производствах и стройках – 12 лет, из них 8 лет – за рубежом.
Другие умения и навыки: Имеет 4-ю группу допуска по электробезопасности. Выполнение расчетов с использованием больших массивов данных.
Текущая занятость: Последние 4 года выступает в роли независимого консультанта в ряде строительных компаний.

Муфтовые соединения арматуры - Заметки Прораба — LiveJournal

На днях встречался с моим будущим руководителем по новому объекту, ему предложили использовать муфты для стыковки арматуры при монолитных работах. Я решил разобраться с этим вопросом и посчитать выгоду их использования. 
Производитель пишет о ряде плюсов использования, разберемся по порядку:

1. Время монтажа.
На ролике, с сайта производителя, рабочие (по всей видимости американские) соединяют арматуру внахлест и вяжут её плоскогубцами! Потом декларирует человек: после внедрения муфт, время монтажа значительно сократилось. Ещё бы, у нас даже таджики уже ни плоскогубцами, ни гвоздями не вяжут.
По существу. Время монтажа практически одинаковое. Но следует учитывать, для муфтовых соединений предварительно нужно нарезать резьбу и прикрутить муфту. По сути времени на муфты тратиться больше. Но не значительно.

2. Переармированность конструкции в зоне соединений.
Да, полностью согласен. При стыковке внахлёст увеличивается количество стержней в месте соединения:  

но не вдвое, как показано, а на половину, т.к. соединения делаются вразбежку. Иногда даже небольшое увеличение стержней в сечении создает проблемы, это явный плюс муфтам.

3. Стоимость.
Стоимость муфтового соединения складывается из станка, для нарезки резьбы (+ электричество) и самих муфт.
Стоимость при соединении внахлёст -  главным образом перерасход арматуры (40 - 45 диаметров соединяемой арматуры) на одно соединение.

По сути надо сравнить стержень длинной в 45 диаметров, со стоимостью муфты. На неделе узнаю стоимости у нас по области и напишу всё в цифрах.

Нашел на одном из сайтов аналогичный расчёт по Украине.

Вывод.
Из расчетов видно, что использовать муфтовые соединения для арматуры меньше 26 диаметра не выгодно. А если учесть что при строительстве монолитного дома основной является арматура 10 - 12 диаметра, то нет смысла заморачиваться. Покупать и устанавливать станок на стройплощадке, для монтажа только муфт на арматуру от 26 диаметра и выше тоже не вижу смысла, а делать все на муфтовых соединениях боюсь приведет к перерасходу денежных средств.

Ещё один минус муфтовых соединений - они усложняют монтаж уже связанных арматурных каркасов. Для этого необходимо использовать позиционные муфты, которые дороже.

Соединительные муфты для арматуры - Favorit-TK.ru

Соединительные муфты для арматуры

Муфты могут иметь прямую или конусную резьбу, резьба на арматуре нарезается на специальном станке. Есть безрезьбовые муфты в которых арматура соединяется двумя фрикционными накладками по мере затяжки болтов и обжимные муфты, которые опрессовывают, это удобно когда арматура уже установлена. Соединение муфтами имеет множество плюсов — соединяемые стержни всегда соосны и равнопрочны, их стыки не перегружают сечение конструкции в отличие от нахлестов, экономится арматура, в некоторых случаях ускоряется процесс монтажа, и в конце концов такой стык выглядит эстетично и современно. Но есть и минусы — в целом, стоимость соединения по сравнению со сваркой и с соединением внахлест будет зависеть от диаметра арматуры. При больших диаметрах от 30 мм и выше муфты выигрывают, а при малых наоборот. Так что их применение должно как следует экономически и технически обосновано.

Related posts:

  1. Типичные ошибки при монтаже сайдинга
  2. Как сделать продухи в фундаменте
  3. Проверка качества кирпичной кладки стен.
  4. Узел рессорного типа опирания z-образных прогонов на основные несущие конструкции

Сварка арматуры в прошлом - что же пришло на замену?

Способы соединения арматуры без сварки

Сварка арматуры — это не единственный способ соединения металлических стержней на сегодняшний день. Скорее, это старый способ соединения, от которого всё чаще отказываются в последнее время.

На смену сварки пришли различные другие способы, более современные и отвечающие нынешним запросам касательно экономии. Так, например, муфтовое соединение арматуры позволяет ускорить срок сдачи строительного объекта в несколько раз. Происходит это за счет снижения расходов на стыковку арматуры, а также, за счет роста скорости строительных работ.

Муфтовое соединение арматуры

Муфтовое соединение позволяет добиться прочной, надёжной и непрерывной конструкции из арматуры. Возможность применить это способ соединения арматуры в железобетонных конструкциях, позволило в несколько раз сэкономить и ускорить строительство объектов.

Применение муфт для стыковки арматуры даёт такие возможности:

Сварка арматуры постепенно уходит в прошлое. Варить может далеко не каждый, для этого нужен опыт и знания. Читайте о том, как научиться варить инвертором, на сайте mmasvarka.ru. Муфтовое соединение арматуры не требует какой-либо специальной подготовки от работника, достаточно лишь понять принцип, как это работает.

При этом скорость муфтового соединения поражает. Всего лишь за одну смену, работник может осуществить более 100 стыков, используя отдельный комплект оборудования для этих целей. Вот почему в 3-5 раз увеличивается скорость выполнения строительных работ.

Ну и далеко не последнее преимущество муфтового соединения заключается в том, что оно показывает достойные показатели касательно сейсмостойкости. И если обычное соединение арматуры, внахлёст, способно разойтись вследствие динамических нагрузок, то арматура соединённая муфтами, лучше противостоит различному роду воздействиям.

Как происходит стыковка арматуры муфтами

Муфта для соединения арматуры устроена, таким образом, что внутри неё имеется резьба или небольшие обжимные кольца. В зависимости от типа, муфты бывают резьбовыми и обжимными. Для соединения арматуры резьбовыми муфтами, ответная часть резьбы должна находиться и на конце арматуры.

Для монтажа обжимных муфт, используется специальный гидравлический пресс, который обжимает муфту вдоль, либо поперёк. При этом получается очень прочное и неразъёмное соединение арматуры. Единственным его недостатком, является сложность процесса и довольно большая длительность выполнения по времени. Чтобы нарезать резьбу на арматуре для последующего её соединения муфтами, уходит гораздо меньше времени, чем на обжатие муфты прессом.

Поделиться в соцсетях

Coupling Agent - обзор

Эрнест А. Коулман, в Руководстве по прикладной пластмассе, 2011

23.11.1 Связующие агенты

Связующие агенты химически связывают разнородные материалы даже в сложных условиях. Когда пластиковые композиты изготавливаются с неорганическими армирующими элементами, древесными волокнами или другими наполнителями, эти материалы имеют тенденцию отделяться от пластика и делать композит слабым, если они несовместимы с пластиком. Связующие вещества увеличивают время выхода из строя разнородных материалов. Улучшения измеряются порядками. Многие из наших современных высококачественных пластиков не существовали бы без связующих веществ. Есть некоторые особые случаи, когда полимерные связующие агенты могут реагировать с оксидами металлов, аминами или сами с собой с образованием сшитых композитных структур, которые имеют коммерческую ценность, а также представляют большой научный интерес. Лучшие связующие вещества для многих полимеров основаны на химии силана. Некоторые другие материалы заявлены как акт

.

Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | by Shweta Bhatt

Обучение с подкреплением (RL) - одна из самых актуальных тем исследований в области современного искусственного интеллекта, и ее популярность только растет. Давайте рассмотрим 5 полезных вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с RL.

Обучение с подкреплением (RL) - это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь по своим действиям и опыту.

Хотя как контролируемое обучение, так и обучение с подкреплением используют сопоставление между вводом и выводом, в отличие от контролируемого обучения, где обратная связь, предоставляемая агенту, представляет собой правильный набор действий для выполнения задачи, обучение с подкреплением использует вознаграждений и наказаний в качестве сигналов положительного и отрицательное поведение.

По сравнению с обучением без учителя, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель обучения без учителя состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действий, которая максимизирует общую совокупную награду агента .На рисунке ниже показан цикл обратной связи «действие-вознаграждение» типовой модели RL.

Вот некоторые ключевые термины, которые описывают основные элементы проблемы RL:

  1. Среда - Физический мир, в котором работает агент
  2. Состояние - Текущая ситуация агента
  3. Вознаграждение - Обратная связь от среда
  4. Политика - Метод сопоставления состояния агента действиям
  5. Значение - Будущее вознаграждение, которое агент получит, выполняя действие в определенном состоянии

Проблема RL может быть лучше всего объяснена с помощью игр.Давайте возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть пищу в сетке, избегая при этом призраков на своем пути. В этом случае сеточный мир - это интерактивная среда для агента, в которой он действует. Агент получает награду за поедание еды и наказание, если его убивает призрак (проигрывает игру). Состояния - это местоположение агента в мире сетки, а общая совокупная награда - это агент, выигравший игру.

Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой: исследовать новые состояния, одновременно максимизируя свою общую награду.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы уравновесить и то и другое, лучшая общая стратегия может включать в себя краткосрочные жертвы. Таким образом, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

Марковские процессы принятия решений (MDP) - это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний S среды, набора возможных действий A (s) в каждом состоянии, действительной функции вознаграждения R (s) и модели перехода P (s ’, s | a).Однако в реальных условиях окружающей среды, скорее всего, не хватает каких-либо предварительных знаний о динамике среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.

Q-Learning - это широко используемый подход без модели, который можно использовать для создания самовоспроизводящегося агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое обозначает значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значения является ядром алгоритма Q-обучения.

Вот видео-демонстрация агента PacMan, который использует глубокое обучение с подкреплением.

Q-Learning и SARSA (State-Action-Reward-State-Action) - два широко используемых алгоритма RL без моделей. Они различаются своими стратегиями разведки, в то время как их стратегии эксплуатации схожи. В то время как Q-обучение - это метод вне политики, в котором агент изучает значение на основе действия a *, полученного из другой политики, SARSA - это метод на основе политики, при котором он изучает значение на основе своего текущего действия a , полученного из его текущая политика.Эти два метода просты в реализации, но им не хватает универсальности, поскольку они не имеют возможности оценивать значения для невидимых состояний.

Это можно преодолеть с помощью более продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQNs) , которые используют нейронные сети для оценки Q-значений. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.

Глубокий детерминированный градиент политик (DDPG) - это не связанный с политикой алгоритм, не связанный с политикой, критикующий субъект, который решает эту проблему путем изучения политик в многомерных пространствах непрерывных действий.На рисунке ниже представлена ​​архитектура "актер-критик" .

Поскольку RL требует большого количества данных, поэтому он наиболее применим в областях, где смоделированные данные легко доступны, например, игровой процесс, робототехника.

  1. RL довольно широко используется при создании ИИ для компьютерных игр. AlphaGo Zero - первая компьютерная программа, победившая чемпиона мира в древней китайской игре го. Другие включают игры ATARI, нарды и т. Д.
  2. В робототехнике и промышленной автоматизации RL используется, чтобы позволить роботу создать для себя эффективную адаптивную систему управления, которая учится на собственном опыте и поведении.Работа DeepMind над Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Policy updates является хорошим примером того же. Посмотрите это интересное демонстрационное видео.

Другие приложения RL включают механизмы резюмирования абстрактного текста, диалоговые агенты (текст, речь), которые могут учиться на взаимодействиях с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальную политику лечения в сфере здравоохранения, и агентов на основе RL для онлайн-торговли акциями.

Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

  1. Обучение с подкреплением - Введение , книга отца обучения с подкреплением - Ричарда Саттона и его научного руководителя Эндрю Барто . Онлайн-черновик книги доступен здесь.
  2. Учебные материалы из Дэвид Сильвер , включая видеолекции, - отличный вводный курс по RL.
  3. Вот еще один технический учебник по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI / Berkeley AI Research Lab).

Для начала создания и тестирования агентов RL могут быть полезны следующие ресурсы.

  1. Этот блог о том, как обучить агент нейронной сети ATARI Pong с градиентами политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего лишь с 130 строками кода Python.
  2. DeepMind Lab - это платформа с открытым исходным кодом, похожая на трехмерную игру, созданную для агентных исследований искусственного интеллекта в богатой моделируемой среде.
  3. Project Malmo - еще одна платформа для экспериментов с ИИ для поддержки фундаментальных исследований в области ИИ.
  4. OpenAI gym - это набор инструментов для создания и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
.

Приложения для обучения с подкреплением

Возможно, вы читали об обучении с подкреплением, просматривая истории об AlphaGo - алгоритме, который научился играть в игру GO и побеждать опытного игрока-человека - и, возможно, нашли эту технологию увлекательной.

Однако, поскольку предмет по своей сути сложен и не кажется многообещающим с точки зрения бизнеса, вы, возможно, не сочли полезным углубляться в его изучение.

Что ж, оказывается, отсутствие у RL практических преимуществ - заблуждение; на самом деле есть несколько способов, которыми компании могут его использовать прямо сейчас.

В этом посте мы перечислим возможные приложения для глубокого обучения с подкреплением и объясним без технического жаргона, как в целом работает RL.

Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением

Итак, в обычном контролируемом обучении , согласно нашему недавнему сообщению, у нас есть пары ввода / вывода (x / y) (например, помеченные данные), которые мы используем для обучения машин. Зная результаты для каждого входа, мы позволяем алгоритму определять функцию, которая отображает Xs-> Ys, и мы продолжаем исправлять модель каждый раз, когда она делает ошибку прогноза / классификации (выполняя обратное распространение и подергивая функцию.Мы продолжаем такое обучение до тех пор, пока алгоритм не даст удовлетворительных результатов.

В обычном обучении без учителя у нас есть данные без меток, и мы вводим набор данных в наш алгоритм, надеясь, что он обнаружит в нем некую скрытую структуру.

Обучение с подкреплением решает задачи другого рода. В RL есть агент, который взаимодействует с определенной средой, таким образом изменяя свое состояние, и получает вознаграждение (или штрафы) за свой ввод.Его цель - найти шаблоны действий, попробовав их все и сравнив результаты, которые принесут наибольшее количество очков вознаграждения.

Одна из ключевых особенностей RL заключается в том, что действия агента могут не влиять на текущее состояние среды, но влияют на последующие. Так что иногда машина не узнает, эффективно ли то или иное действие, гораздо позже в эпизоде.

Кроме того, существует так называемая дилемма компромисса эксплуатация / разведка .

Стремясь максимизировать численное вознаграждение, агент должен склоняться к действиям, которые, как он знает, приводят к положительным результатам, и избегать тех, которые не дают результатов. Это называется эксплуатацией знаний агента.

Однако, чтобы выяснить, какие действия являются правильными, в первую очередь необходимо их опробовать и рискнуть получить штраф. Это известно как разведка .

Уравновешивание эксплуатации и исследования - одна из ключевых проблем в обучении с подкреплением и проблема, которая вообще не возникает в чистых формах обучения с учителем и без него.

Помимо агента и среды, в каждой системе RL есть также эти четыре элемента :

Политика. Как действует агент при определенном состоянии окружающей среды; они могут быть определены простой функцией или включать в себя некоторые обширные вычисления. Думайте о них как о правилах или ассоциациях машинных стимулов и реакций.

Сигналы вознаграждения определяют, следует ли изменять политику или нет. Как мы уже упоминали, единственная цель агента - максимизировать числовое вознаграждение, чтобы на основе этого сигнала он мог делать выводы о том, какие действия являются хорошими или плохими.

Функции ценности также играют решающую роль в формировании поведения агента, но, в отличие от сигналов вознаграждения, которые оценивают действия в непосредственном смысле, они определяют, является ли событие хорошим в долгосрочной перспективе, с учетом следующих состояний.

Наконец, модели имитируют среду, в которой находится агент, и, таким образом, позволяют делать выводы о его будущем поведении. Методы обучения с подкреплением, использующие модели для планирования, называются модельными, а методы, полностью основанные на пробах и ошибках, называются безмодельными.

Хорошо, как на самом деле работает RL?

Давайте в качестве примера возьмем игру в Понг (старинные игры Atari часто используются для объяснения внутренней работы обучения с подкреплением) и представим, что мы пытаемся научить агента играть в нее.

В режиме контролируемого обучения первое, что мы делаем, это записываем игровые сеансы человека-игрока и создаем помеченный набор данных, в который мы записываем каждый кадр, отображаемый на экране (ввод), а также каждое действие игрока. (выход).

Затем мы скармливаем эти входные кадры нашему алгоритму и заставляем его предсказывать правильные действия (нажатие вверх или вниз) для каждой ситуации (правильность определяется нашими выходными данными). Мы использовали бы обратное распространение, чтобы настроить функцию, пока машина не получает правильные прогнозы.

Несмотря на высокий уровень точности, которого мы могли достичь с его помощью, у этого подхода есть несколько серьезных недостатков. Во-первых, у нас должен быть помеченный набор данных для любого вида контролируемого обучения, а получение данных (и аннотирование меток) может оказаться довольно дорогостоящим и трудоемким процессом.Кроме того, применяя такой вид обучения, мы не даем машине шанса когда-либо обыграть человека; по сути, мы просто учим его подражать им.

Однако в обучении с подкреплением таких ограничений нет.

Мы начинаем так же, то есть пропускаем входные кадры через наш алгоритм и позволяем ему выполнять случайные действия. У нас нет целевых меток для каждой ситуации, поэтому мы не указываем агенту, когда он должен нажимать вверх, а когда вниз.Мы даем ему возможность самостоятельно исследовать окружающую среду.

Мы предоставляем только обратную связь с табло. Каждый раз, когда модели удается набрать очко, она получает награду +1, а каждый раз, когда она теряет очко, получает штраф -1. Исходя из этого, он будет итеративно обновлять свои политики, чтобы действия, приносящие вознаграждение, были более вероятными, а действия, приводящие к штрафу, отфильтровывались.

Здесь нужно немного терпения: сначала агент, необразованный, будет постоянно проигрывать игру.Однако по мере того, как он продолжает изучать игру, в какой-то момент он случайно наткнется на выигрышную последовательность действий и соответственно обновит свою политику.

Проблемы обучения с подкреплением

Не все так хорошо в стране RL. Даже сценарий, который вы только что прочитали, когда агент становится хорошо разбирающимся в игре Atari, может быть довольно проблематичным.

Предположим, что алгоритм какое-то время играл в Понг против человека и довольно умело подбрасывал мяч назад и вперед.Но затем он скользит к концу эпизода и теряет очко. Вознаграждение за всю последовательность будет отрицательным (-1), поэтому модель будет предполагать, что каждое действие было неправильным, что не так.

Это называется проблемой присвоения кредита и связано с тем, что наш агент не получает обратную связь сразу после каждого действия. В Pong он может видеть результат только после того, как эпизод закончился, на табло. Таким образом, он должен каким-то образом установить, какие действия привели к конечному результату.

Из-за этого скудного количества приложений для установки вознаграждения с алгоритмами обучения с подкреплением обычно очень неэффективны. Для обучения им требуется много данных, прежде чем они станут эффективными.

Кроме того, в некоторых случаях, когда последовательность действий, необходимых для получения награды, слишком длинна и сложна, система дефицитного вознаграждения полностью выйдет из строя. Агент, который не может получить вознаграждение, совершая случайные шаги, никогда не научится правильному поведению.

Чтобы бороться с этим, специалисты по RL вручную проектируют функции вознаграждения, чтобы они могли направлять политику агента в отношении получения вознаграждения.Как правило, эти функции выдают серию мини-наград на пути к большой выплате, таким образом предоставляя агенту необходимые предложения. Процесс создания этой функции известен как формирование награды .

Примеры использования обучения с подкреплением

Робототехника. RL может использоваться для задач управления большой размерностью, а также в различных промышленных приложениях. Например, Google, как сообщается, сократил потребление энергии примерно на 50% после внедрения технологий Deep Mind.В космосе есть инновационные стартапы (бонсай и т. Д.), Которые распространяют глубокое обучение с подкреплением для эффективной настройки машин и оборудования.

Анализ текста. Исследователи из Salesforce, известной компании, занимающейся облачными вычислениями, использовали RL вместе с продвинутой моделью генерации контекстного текста для разработки системы, способной создавать легко читаемые резюме длинных текстов. По их словам, можно обучать их алгоритм на разных типах материалов (новостные статьи, блоги и т. Д.).).

Оформление сделки. Крупные компании в финансовой индустрии уже некоторое время используют алгоритмы машинного обучения для улучшения торговли и капитала, и некоторые из них, такие как JPMorgan, уже бросили свои шляпы в кольцо RL. В 2017 году компания объявила, что начнет использовать робота для выполнения торговых операций с крупными ордерами. Их модель, обученная на миллиардах исторических транзакций, позволила бы выполнять торговые процедуры быстро, по оптимальным ценам и снимать огромные ставки, не создавая рыночных колебаний.

Здравоохранение. Недавние статьи предлагают множество приложений для RL в отрасли здравоохранения. Среди них - дозирование лекарств, оптимизация политики лечения для страдающих хроническими заболеваниями, клинические испытания и т. Д.
Заключение

RL обещает компаниям, это само собой разумеющееся, но важно, чтобы вы не поддавались шумихе вокруг технологии и реалистично оценивали ее сильные и слабые стороны и преимущества, которые она может принести вашему бизнесу.Мы предлагаем сначала найти несколько простых вариантов использования, чтобы проверить, как работает RL.

Если вы хотите узнать больше о том, что такое обучение с подкреплением и как оно может помочь вашей компании, свяжитесь с нашим экспертом, чтобы получить бесплатную консультацию.

.

Системы непрерывности армирования | Анкон

Leviat производит шесть продуктов Ancon, которые обеспечивают непрерывность армирования в стыках между перекрытиями и стенами в бетоне.

Система KSN состоит из анкеров с внутренней резьбой, которые залиты в стену и во время строительства примыкающей плиты принимают стержни-продолжения, изготовленные с использованием параллельной резьбы Bartec.

Правка прутка на месте и практически нет ограничений по длине прутка, поэтому длина нахлеста EC2 легко адаптируется.Стандартный лесовоз позволяет одновременно устанавливать несколько анкеров. В отличие от систем повторной гибки, в которых длина, расстояние и диаметр стержней ограничены физическими размерами коробки, анкеры KSN обеспечивают полную гибкость конструкции.

Наши анкеры KSN с внутренней резьбой, поставляемые в металлическом корпусе и используемые в сочетании с арматурными стержнями с параллельной резьбой Bartec Plus, могут быть детализированы в один ряд вдоль осевой линии сечения плиты в местах соединения плиты со стеной, подверженных комбинированному воздействию сдвига. и растягивающие нагрузки.

Соединительные коробки

Ancon CB упрощают непрерывную арматуру на стыках бетонных конструкций. Они позволяют инженерам проектировать соединения плиты со стеной без традиционных ограничений по длине стержня и диаметру стержня, которые используются в системах непрерывности повторного изгиба / вытягивания, и помогают подрядчикам исключить необходимость правки стержней вручную на месте.

Соединительные полоски

Ancon CS обладают всеми преимуществами указанной выше соединительной коробки CB и специально разработаны для упрощения непрерывности арматурных стержней в стыках, где стены изогнуты в плане.Гибкая стальная полоса со встроенными муфтами Ancon прибивается непосредственно к изогнутой опалубке.

Стартовые стержни

Ancon поставляются прикрепленными к муфте Ancon. После заливки в бетон торцевую крышку муфты снимают и устанавливают резьбовой переходник с калиброванным динамометрическим ключом для завершения соединения.

Ancon Eazistrip состоит из предварительно изогнутых стержней, заключенных в корпус из оцинкованной стали. После установки защитный кожух снимается и штанги распрямляются.

Обзор систем обеспечения непрерывности арматуры Ancon

Система

Основные характеристики

Анкеры KSN

Анкеры с резьбой для крепления к съемному деревянному держателю. Допускаются удлинители Bartec Plus практически любой длины. Идеально подходит для моментальных контактов.
Пруток диаметром 12, 16, 20 мм.

Анкерный ящик KSN

Экономичная анкерная система с резьбой для соединений, подвергающихся действию сдвигающих и растягивающих нагрузок.
Пруток диаметром 12, 16, 20 мм.

CB Соединительная коробка

Муфты CXL поставляются прикрепленными к временному металлическому корпусу. Принимает резьбовые стержни CXL практически любой длины.
Пруток диаметром 12, 16, 20 мм.

Соединительная лента CS

Муфты CXL поставляются прикрепленными к гибкой стальной направляющей для стен, изогнутых в плане.
Пруток диаметром 12, 16, 20, 25 мм.

Стартерные стержни

Отдельные удлинители поставляются закрепленными на соединителе Ancon.
Пруток диаметром 12, 16, 20, 25, 32 мм.

Eazistrip

Система ребендинга, состоящая из корпуса из оцинкованной стали, в котором находятся предварительно изогнутые стержни. Требуется выпрямление стержня на месте.
Диаметр прутка 10, 12, 16 мм.

Процедура установки Ancon Eazistrip

Захватывающие перемены: Мы Левиат.Мы готовы.

С 9 ноября 2020 года мы будем общаться с вами как Левиат. В нашем бизнесе произошли захватывающие изменения, которые позволяют нам предлагать вам улучшенные продукты и услуги, а также укрепляют нашу способность удовлетворять ваши растущие потребности в будущем.

Онлайн CPD от Ancon

Поскольку мы все меняем свой подход к работе, Ancon расширил свои предложения технических услуг, включив вебинары «по запросу», позволяющие тем из вас, кто практикует социальное дистанцирование, работая дома или в офисе, быть в курсе вашего профессионального развития. .

.

Армирование

Пояснения> Кондиционирование > Армирование

Описание | Пример | Обсуждение | И что?

Описание

Армирование - это все, что увеличивает интенсивность или частота акта. Он основан на том принципе, что мы стремимся делать больше того, что заставляет нас чувствовать себя хорошо.

Подкрепление - это что-то, что ощущается одновременно с действием, например что подкрепление становится мысленно связанным с действием. Подкрепление следовательно, может стать стимуляцией, которая вызывает действие, когда действие теперь реакция на подкрепление, а не на стимуляцию первоначально.

Сила ответа может быть измерена, например, интенсивностью эмоциональный опыт, степень физической реакции или живость с которой получен ответ.

Частота отклика может быть измерена вероятностью ответ, учитывая стимул и количество раз, когда ответ достигнуто.

При армировании важно время. Когда применяется армирование сразу после поведения, тогда причинная связь легче для другого человека, чтобы идентифицировать и усвоить. Когда есть задержка, это соединение становится все труднее сделать, и, следовательно, армирование становится меньше эффективен или требует больше времени для достижения желаемого изменения.

Внутреннее усиление

Внутреннее армирование - это внутреннее армирование. В другом слова это то, что мы делаем с собой, хотя это может быть сделано с внешние стимулы, такие как благодарности или улыбки.

Внешнее армирование

Внешнее армирование - это арматура снаружи, явно за пределами нашей внутреннее мышление. Классическими примерами внешнего подкрепления являются деньги и физическое наказание.

Первичное армирование

Первичное подкрепление имеет четкую причинную связь между поведением и подкрепление, например, когда выполнение простого запроса приводит к подкрепление благодарности.

Вторичное армирование

Вторичное подкрепление менее понятно и усваивается только через опыт или размышления. Так, например, человек, который готовит другу определенную еду после нескольких попыток обнаруживает, что это заставляет другого человека несколько дружелюбнее.

Положительное усиление

Положительное подкрепление - это когда после поведения происходит что-то приятное. В результате поведение увеличивается.

Вы передаете мне соль, и я говорю вам спасибо. В следующий раз вы можете предложить мне соль, не спрашивая. Я все равно буду улыбаться и благодарить вас, поэтому вы продолжаете предлагать мне соль.

Отрицательное усиление

Отрицательное подкрепление происходит, когда что-то, что не нравится , не нравится не происходит, когда происходит поведение.В результате поведение увеличивается.

Вы не передаете мне соль. Я смотрю на тебя.
Когда вы передаете мне соль, я не смотрю на вас. В следующий раз ты отдашь мне соль, чтобы избежать неприятного взгляда.

Фиксированное и переменное передаточное число

Отношение поведения к армированию можно варьировать. Фиксированное соотношение может включать каждый раз (1: 1) или усиление может применяться каждый энный раз поведение появляется (1: n). Это делает его предсказуемым и, следовательно, относительно комфортно.

Переменное соотношение означает, что армирование не используется каждый раз, хотя это может быть использовано . Неопределенность приводит к тревоге и поведению, как «прыжок с пистолета» и азартные игры.

Фиксированный и переменный интервал

Подкрепление может зависеть не от того, как часто происходит поведение, а от время, например, выплаты заработной платы. Награды с фиксированным сроком обычно привлекают внимание все больше вовремя по мере приближения награды.Когда сроки получения награды (или другое подкрепление) нельзя предсказать, то время можно игнорировать, хотя общая тревога и поведение, связанное с управлением рисками, могут быть вызваны неспособностью предсказать, когда это произойдет.

Пример

Ребенок пилит занятую мать, пока не привлечет к себе внимание. Мать часто ответ сердито. Для ребенка это не идеальный ответ, но он лучше, чем ничего, поэтому он продолжает ныть. Таким образом, мать усилила ворчливое поведение.

Когда еда показана, но не дана собаке, она выполняет ряд трюков. был обучен пищей. Когда он просит, ему дают пищу. Когда это показано, что еда в будущем, скорее всего, сначала попробует попрошайничать.

Учительница не разрешает своим ученикам играть, пока они не затихнут (отрицательное подкрепление).

Обсуждение

Подкрепление часто происходит без определенного намерения. Он также может действовать наоборот, например, увеличение поведения, которое предполагается уменьшить.

Случайные эффекты

Когда армирование применяется случайным образом, это может вызвать напряжение и замешательство. Если Я получаю вознаграждение за то, что однажды доставил товар вовремя, а потом позже наказывается за своевременную доставку, не отвечающую другим целям, Я могу запутаться в приоритетах - в следующий раз я поставлю немного поздно и лучше, но я все еще беспокоюсь о том, что будет сказано.

Мотивация

Хотя внешняя мотивация эффективна для получения краткосрочных поведенческих изменение, оно редко приводит к внутренним изменениям, например, в убеждениях или ценностях.Внутренняя мотивация гораздо эффективнее вызывает более глубокое самоподдерживающееся изменение.

Репетиция и репетиция

Повторение, особенно когда оно предсказуемо, ведет к обучению. Этот относится также и к себе. Когда вы что-то практикуете, вы становитесь лучше. Вы также привыкайте к поведению, когда вы обуславливаете себя.

Репетиция может проводиться в основном внутри компании. Когда вы визуализируете действия в определенных способами, вы узнаете - часто так же хорошо, как если бы вы действовали физически.

Наказание

Хотя награда и наказание являются формами подкрепления, они различный эффект, особенно у людей, которые по-разному реагируют, особенно на наказание. Наказание не отрицательного подкрепления и меньше эффективный. Наказание происходит за поведение, которое нежелательно . В отрицательное подкрепление, дискомфорт доставляется, когда желает поведение не бывает.

Вымирание

Если не применяется армирование , то поведение, вероятно, будет исчезнуть («вымирание»). Это потому, что без Как следствие, цель поведения не выполняется. Таким образом, девушка, которая делает не хочет внимания влюбчивого мальчика, игнорирует все разговоры, уговоры и критика.

В любой ситуации поймите, как другие (и вы) запрограммированы на реагировать. Управляйте сигналами и подкреплениями, чтобы добиться желаемого поведения.

Чтобы улучшить поведение, постоянно поощряйте его. Остерегайтесь попыток уменьшить поведение путем наказания, так как это может привести к увеличению нежелательных других поведение.

См. Также

Оперантное кондиционирование, Мотивация, Теории мотивации, Типы оперантного кондиционирования

.

Полный словарь по обучению с подкреплением | Шакед Зихлински

Функция значения действия: См. Q-Value .

Действия: Действия - это методы агента , которые позволяют ему взаимодействовать и изменять свою среду и, таким образом, переходить между состояниями . Каждое действие, совершенное Агентом, приносит награды от среды. Решение о том, какое действие выбрать, принимает политика .

Критик-исполнитель: При попытке решить задачу Reinforcement Learning можно выбрать один из двух основных методов: вычисление функций значений или Q-значений каждого состояния и выбор действий в соответствии с к ним, или непосредственно вычислить политику , которая определяет вероятности каждого действия, которое должно быть предпринято в зависимости от текущего состояния, и действовать в соответствии с ним. Алгоритмы Actor-Critic объединяют два метода, чтобы создать более надежный метод.Здесь можно найти отличное пояснение в виде иллюстрированных комиксов.

Функция преимущества: Обычно обозначается как A (s, a) , функция преимущества является мерой того, насколько определенное действие является хорошим или плохим решением при определенном состоянии - или более просто, в чем преимущество выбора определенного действия из определенного состояния. Математически он определяется как:

, где r (s, a) - ожидаемая награда действия a из состояния s , а r (s) - ожидаемая награда всего состояния . s , прежде чем было выбрано действие.Его также можно рассматривать как:

, где Q (s, a) - это Q Value и V (s) - это функция Value .

Агент: Обучение и действие часть задачи Reinforcement Learning , которая пытается максимизировать вознаграждений , которые дает среда . Проще говоря, Агент - это модель, которую вы пытаетесь создать.

Bandits: Формально названные «k-Armed Bandits» в честь прозвища «однорукий бандит», присвоенного игровым автоматам, они считаются простейшим типом Reinforcement Learning заданий.У бандитов нет разных состояний , а только одно - и рассматриваемая награда является лишь непосредственной. Следовательно, можно представить себе бандитов как имеющих одно государство эпизодов . Каждое из k-рычагов считается действием , и цель состоит в том, чтобы изучить политику , которая максимизирует ожидаемую награду после каждого действия (или вытягивания руки).
Контекстные бандиты - это немного более сложная задача, где каждое состояние может отличаться и влиять на результат действий - следовательно, каждый раз контекст отличается.Тем не менее, задача остается эпизодической задачей с одним состоянием, и один контекст не может влиять на другие.

Уравнение Беллмана: Формально уравнение Беллмана определяет отношения между заданным состоянием (или парой состояние- действие ) с его преемниками. Хотя существует множество форм, наиболее распространенной из них, обычно встречающейся в задачах Reinforcement Learning , является уравнение Беллмана для оптимального значения Q-Value , которое задается как:

или когда нет неопределенности (то есть вероятности либо 1 или 0):

, где звездочка означает оптимальное значение .Некоторые алгоритмы, такие как Q-Learning , основывают на нем свою процедуру обучения.

Непрерывные задачи: Обучение с подкреплением задач, которые не состоят из эпизодов , а длятся вечно. У этой задачи нет терминала состояние с. Для простоты обычно предполагается, что они состоят из одного нескончаемого эпизода.

Deep Q-Networks (DQN) : см. Q-Learning

Deep Reinforcement Learning: Использование алгоритма Reinforcement Learning с глубокой нейронной сетью в качестве аппроксиматора для обучающей части.Обычно это делается для того, чтобы справиться с проблемами, когда количество возможных состояний и действий быстро масштабируется, и точное решение больше не представляется возможным.

Коэффициент дисконтирования (γ) : Коэффициент дисконтирования, обычно обозначаемый как γ, является коэффициентом, умножающим будущее ожидаемое вознаграждение , и варьируется в диапазоне [0,1]. Он контролирует важность будущих наград по сравнению с немедленными. Чем ниже коэффициент дисконтирования, тем менее важны будущие награды, и Агент будет, как правило, сосредоточиться на действиях , которые принесут только немедленные вознаграждения.

Среда: Все, что не является агентом ; все, с чем Агент может взаимодействовать прямо или косвенно. Среда изменяется, поскольку Агент выполняет действий ; каждое такое изменение считается состоянием - переходом. Каждое действие, выполняемое агентом, дает награды , полученной агентом.

Эпизод: Все состояний , которые находятся между начальным и конечным состояниями; например: одна партия в шахматы. Agent цель - максимизировать общую сумму вознаграждения , которую он получает во время эпизода. В ситуациях, когда терминального состояния нет, мы рассматриваем бесконечный эпизод. Важно помнить, что разные эпизоды полностью независимы друг от друга.

Эпизодические задачи: Обучение с подкреплением задач, которые состоят из различных эпизодов (то есть каждый эпизод имеет терминал , состояние ).

Ожидаемая доходность: Иногда называемая «общей наградой» и иногда обозначаемая как G , это ожидаемая награда за весь эпизод .

Воспроизведение опыта: Поскольку задачи Reinforcement Learning не имеют заранее сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут учиться, агент должен вести записи всех переходов состояний , с которыми он столкнулся, - , чтобы он мог учиться на их позже.Буфер памяти, используемый для его хранения, часто называется Experience Replay . Есть несколько типов и архитектур этих буферов памяти, но наиболее распространенными из них являются циклические буферы памяти (которые следят за тем, чтобы агент продолжал обучение своему новому поведению, а не вещам, которые могут больше не иметь значения) и память на основе выборки резервуаров. буферы (что гарантирует, что каждый записанный переход между состояниями имеет равную вероятность быть вставленным в буфер).

Эксплуатация и исследование: Обучение с подкреплением задач не имеют заранее сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут учиться - они создают свой собственный опыт и учатся «на лету».Для этого агент должен попробовать множество различных действий в разных состояниях , чтобы попытаться изучить все доступные возможности и найти путь, который максимизирует его общую награду ; это известно как Exploration , поскольку агент исследует среду Environment . С другой стороны, если все, что агент будет делать, это исследовать, он никогда не максимизирует общую награду - он также должен использовать для этого информацию, которую он выучил.Это известно как Эксплуатация , поскольку агент использует свои знания для максимизации получаемого вознаграждения.
Компромисс между этими двумя аспектами - одна из величайших проблем в задачах обучения с подкреплением, поскольку они должны быть сбалансированы, чтобы позволить агенту как достаточно исследовать окружающую среду, так и использовать то, что он узнал, и повторять наиболее полезный путь. он нашел.

Жадная политика, ε -Жадная политика: Жадная политика означает, что агент постоянно выполняет действие , которое, как считается, принесет наивысшую ожидаемую награду .Очевидно, такая политика вообще не позволит Агенту исследовать . Для того, чтобы все же позволить некоторое исследование, вместо этого часто используется жадная политика ε-: выбирается число (с именем ε ) в диапазоне [0,1], и перед выбором действия выбирается случайный выбирается число в диапазоне [0,1]. если это число больше ε , выбирается жадное действие, а если оно меньше, выбирается случайное действие. Обратите внимание, что если ε = 0, политика становится жадной политикой, а если ε = 1, всегда исследуйте.

k-Armed Bandits: См. Bandits .

Марковский процесс принятия решения (MDP): Марковское свойство означает, что каждое состояние зависит исключительно от своего предыдущего состояния, выбранного действия , выполненного из этого состояния, и вознаграждения , полученного сразу после этого действия. был казнен. Математически это означает: s '= s' (s, a, r) ​​, где s ' - будущее состояние, s - его предыдущее состояние и a и r - действие и награда. .Никаких предварительных сведений о том, что произошло до s , не требуется - свойство Маркова предполагает, что s содержит всю необходимую информацию. Марковский процесс принятия решений - это процесс принятия решений, основанный на этих предположениях.

На основе модели и без модели: На основе модели и без модели - это два разных подхода, которые агент может выбрать при попытке оптимизировать свою политику . Лучше всего это объяснить на примере: предположим, вы пытаетесь научиться играть в блэкджек.Вы можете сделать это двумя способами: во-первых, вы рассчитываете заранее, до начала игры, вероятности выигрыша для всех состояний и всех вероятностей перехода между состояниями с учетом всех возможных действий , а затем просто действуете в соответствии с вами расчеты. Второй вариант - просто играть без каких-либо предварительных знаний и получать информацию методом проб и ошибок. Обратите внимание, что при использовании первого подхода вы в основном моделируете вашу среду , тогда как второй подход не требует никакой информации о среде.В этом и заключается разница между модельным и безмодельным; первый метод основан на модели, а второй - без модели.

Монте-Карло (MC): Методы Монте-Карло - это алгоритмы, которые используют повторную случайную выборку для достижения результата. Они довольно часто используются в алгоритмах Reinforcement Learning для получения ожидаемых значений; например - вычисление состояния Функция значения путем возврата в одно и то же состояние снова и снова и усреднения по фактическим совокупным вознаграждениям , полученным каждый раз.

В соответствии с политикой и вне политики: Каждые Обучение с подкреплением Алгоритм должен следовать некоторой политике , чтобы решить, какие действий выполнять в каждом состоянии . Тем не менее, процедура обучения алгоритма не должна учитывать эту политику во время обучения. Алгоритмы, которые заботятся о политике, которая давала прошлые решения о действиях по состоянию, называются алгоритмами на основе политики, а те, которые игнорируют его, известны как вне политики .
Хорошо известным алгоритмом вне политики является Q-Learning , поскольку его правило обновления использует действие, которое даст наивысшее значение Q-Value , в то время как фактическая используемая политика может ограничить это действие или выбрать другое. Вариант Q-Learning, связанный с политикой, известен как Sarsa , где правило обновления использует действие, выбранное последующей политикой.

Однорукие бандиты: См. Бандиты .

One-Step TD: См. Temporal Difference .

Политика (π): Политика, обозначенная как π (или иногда π (a | s) ), является отображением некоторого состояния s на вероятности выбора каждого из возможных действие с учетом этого состояния. Например, жадная политика выводит для каждого состояния действие с наивысшим ожидаемым значением Q-Value .

Q-Learning: Q-Learning - это алгоритм вне политики Обучение с подкреплением , который считается одним из самых базовых.В наиболее упрощенной форме он использует таблицу для хранения всех Q-значений из всех возможных состояний действий возможных пар. Он обновляет эту таблицу, используя уравнение Беллмана , в то время как выбор действия обычно выполняется с помощью политики ε-жадности .
В своей простейшей форме (отсутствие неопределенностей в состоянии -переходов и ожидаемых наград ) правило обновления Q-Learning:

Более сложная его версия, хотя и гораздо более популярная, - это Deep Q -Сетевой вариант (который иногда даже называют просто Deep Q-Learning или просто Q-Learning ).В этом варианте таблица состояние-действие заменяется нейронной сетью, чтобы справляться с крупномасштабными задачами, где количество возможных пар состояние-действие может быть огромным. Вы можете найти руководство по этому алгоритму в этом блоге.

Значение Q (функция Q): Обычно обозначается как Q (s, a) (иногда с нижним индексом π, а иногда как Q (s, a; θ) в Deep RL ), Q Значение является мерой общей ожидаемой награды при условии, что агент находится в состоянии с и выполняет действие a , а затем продолжает играть до конца эпизода после некоторого политика π.Его название представляет собой сокращение от слова «Качество», и математически оно определяется как:

, где N - это количество состояний от состояния с до конечного состояния, γ - коэффициент дисконтирования , а r⁰ - немедленное вознаграждение, полученное после выполнения действия a в состоянии s .

Алгоритмы REINFORCE: алгоритмы REINFORCE представляют собой семейство из обучения с подкреплением алгоритмов , которые обновляют свою политику параметров в соответствии с градиентом политики относительно параметров политики [paper] .Имя обычно пишется только заглавными буквами, так как изначально оно использовалось как аббревиатура для оригинального дизайна группы алгоритмов: « RE ward I ncrement = N onnegative F Актер x O ffset R einforcement x C haracteristic E ligibility »[источник]

Обучение с подкреплением (RL): Обучение с подкреплением, как и контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, является одной из основных областей машинного обучения и искусственного интеллекта.Он связан с процессом обучения произвольного существа, формально известного как Агент , в окружающем его мире, известном как Environment . Агент стремится максимизировать вознаграждений , которые он получает от Окружающей среды, и выполняет различных действий , чтобы узнать, как Окружение реагирует на них, и получить больше наград. Одна из самых сложных задач RL - связать действия с отложенными вознаграждениями - вознаграждениями, получаемыми Агентом спустя много времени после того, как действие, генерирующее вознаграждение, было выполнено.Поэтому он активно используется для решения различных типов игр, от Tic-Tac-Toe, Chess, Atari 2600 и до Go и StarCraft.

Награда: Числовое значение, полученное агентом из среды как прямой ответ на действия агента . Цель агента - максимизировать общую награду, которую он получает во время эпизода , и поэтому награды - это мотивация, необходимая агенту для того, чтобы вести себя желаемым образом.Все действия приносят награды, которые можно условно разделить на три типа: положительных наград, , подчеркивающих желаемое действие, отрицательных наград, , подчеркивающих действие, от которого агент должен отклониться, и 0, , что означает, что агент этого не сделал. Не делаю ничего особенного или уникального.

Sarsa: Алгоритм Sarsa в значительной степени является алгоритмом Q-Learning с небольшой модификацией, чтобы сделать его алгоритмом на основе политики .Правило обновления Q-Learning основано на уравнении Беллмана для оптимального Q-Value , и поэтому в случае отсутствия неопределенностей в переходах состояния и ожидаемых вознаграждений , правило обновления Q-Learning имеет вид :

Чтобы преобразовать это в алгоритм, соответствующий политике, последний член изменен:

, когда здесь оба действия a и a ' выбираются одной и той же политикой . Название алгоритма происходит от его правила обновления, которое основано на ( s, a, r, s ’, a’ ), и все они происходят из одной и той же политики.

Состояние: Каждый сценарий, с которым сталкивается агент в среде , формально называется состоянием . Агент переходит между разными состояниями, выполняя действий . Также стоит упомянуть, что терминал определяет состояние , которое знаменует конец серии . Нет возможных состояний после достижения конечного состояния и начала нового эпизода. Довольно часто конечное состояние представляется как особое состояние, в котором все действия переходят в одно и то же конечное состояние с наградой 0.

Функция значения состояния: См. Функцию значения .

Temporal-Difference (TD): Temporal-Difference - это метод обучения, который сочетает в себе как динамическое программирование, так и принципы Монте-Карло ; он обучается «на лету» подобно Монте-Карло, но обновляет свои оценки, как динамическое программирование. Один из простейших алгоритмов временной разницы, известный как одноступенчатый TD или TD (0) . Он обновляет функцию значения в соответствии со следующим правилом обновления:

, где V - это функция значения, с - это состояние , r - награда , γ - скидка коэффициент , α - скорость обучения, t - временной шаг, а знак «=» используется в качестве оператора обновления, а не равенства.Термин, заключенный в квадратные скобки, известен как ошибка временной разницы .

Состояние терминала: См. Состояние .

Верхняя уверенная граница (UCB): UCB - это метод исследования , который пытается гарантировать, что каждое действие хорошо изучено. Рассмотрим политику исследования , которая является полностью случайной, то есть каждое возможное действие имеет одинаковый шанс быть выбранным.Есть шанс, что одни действия будут изучены гораздо больше, чем другие. Чем меньше выбрано действие, тем менее уверенно агент может быть уверен в своей ожидаемой награде , и его фаза эксплуатации может быть повреждена. Исследование UCB принимает во внимание количество раз, когда каждое действие было выбрано, и придает дополнительный вес менее изученным. Формализуя это математически, выбранное действие выбирается следующим образом:

, где R (a) - ожидаемая общая награда за действие a , t - это количество сделанных шагов (сколько действий было выбрано в целом), N (a) - это количество раз, когда было выбрано действие и , а c - настраиваемый гиперпараметр.Этот метод также иногда называют «исследованием через оптимизм», поскольку он дает менее изученным действиям более высокую ценность, побуждая модель их выбирать.

Значение Функция: Обычно обозначается как В (с) (иногда с нижним индексом π), функция Value является мерой общего ожидаемого вознаграждения при условии, что агент находится в состоянии с а затем продолжает воспроизведение до конца эпизода , следуя некоторой политике π.Математически он определяется как:

Хотя это действительно похоже на определение Q Value , существует неявное, но важное отличие: для n = 0 вознаграждение r⁰ В (с) равно ожидаемая награда от простого нахождения в состоянии s , до было сыграно какое-либо действие, а в Q Value r⁰ - ожидаемая награда после определенного действия. Эта разница также дает функцию преимущества .

.

Смотрите также