Главное меню

Величина нахлеста арматуры снип


таблицы размеров стыковки всех диаметров по СНиП, правила соединения перехлеста

Армирование – ответственная часть устройства всех монолитных конструкций, от которого зависит долговечного и надежного будущего строения. Процесс заключается в создании каркаса из металлических стержней. Он размещается в опалубку и заливается бетоном. Чтобы создать этот каркас, прибегают к вязке или сварочным работам. При этом большую роль при вязке играет правильно рассчитанный нахлест для арматуры. Если он недостаточный, то соединение окажется недостаточно прочным, а это сказывается на эксплуатационных характеристиках. Поэтому важно разобраться, какой именно делать нахлест при вязке.

Виды соединений

Существует два основных метода крепления арматуры, согласно строительным нормам и правилам (СНиП), а именно пункту 8.3.26 СП 52-101-2003. В нем прописано, что соединение стержней может выполняться следующими типами стыковки:

  1. Стыковка прутьев арматуры без сварки, внахлест.
    • внахлест с использованием деталей с загибами на концах (петли, лапки, крюки), для гладких прутьев используются исключительно петли и крючки;
    • внахлест с прямыми концами арматурных прутьев периодического профиля;
    • внахлест с прямыми концами арматурных прутьев с фиксацией поперечного типа.
  2. Механическое и сварное соединение.
    • при использовании сварочного аппарата;
    • с помощью профессионального механического агрегата.


Требования СНиП указывают на то, что бетонное основание нуждается в установке минимум двух неразрывных каркасов из арматуры. Их делают посредством фиксации стержней внахлест. Для частного домостроения подобный способ используется чаще всего. Это связано с тем, что он доступный и дешевый. Созданием каркаса может заняться даже новичок, так как нужны сами прутья и мягкая вязальная проволока. Не нужно быть сварщиком и иметь дорогостоящее оборудование. А в промышленном производстве чаще всего встречается метод сварки.

Обратите внимание! Пункт 8.3.27 гласит, что соединения арматуры внахлест без применения сварки, используется для стержней, рабочее сечение которых не превышает 40 мм. Места с максимальной нагрузкой, не должны фиксироваться внахлест вязкой или сваркой.

Соединение прутьев методом сварки

Нахлест стержней методом сварки используется исключительно с арматурой марки А400С и А500С. Только эти марки считаются свариваемыми. Это сказывается и на стоимости изделий, которая выше обычных. Одним из распространенных классов является класс А400. Но сращивание изделий ими недопустимо. Нагреваясь, материал становится менее прочным и теряет свою устойчивость к коррозии.

В местах, где есть перехлест арматуры, сваривание запрещается, несмотря на класс стержней. Почему? Если верить зарубежным источникам, то есть большая вероятность разрыва места соединения, если на него будут воздействовать большие нагрузки. Что касается российских правил, то мнение следующее: использовать дуговую электросварку для стыковки разрешается, если размер диаметров не будет превышать 25 мм.

Важно! Длина сварочного шва напрямую зависит от класса арматурного прута и его диаметра. Для работы используют электроды, сечение которых от 4 до 5 мм. Требования, регламентированные в ГОСТах 14098 и 10922, сообщают, что делать нахлест методом сварки можно длиной меньше 10 диаметров арматурных прутьев, используемых для работ.

Стыковка арматуры методом вязки

Это самый простой способ обеспечить надежную конструкцию из арматурных прутьев. Для этой работы используется самый популярный класс стержней, а именно, А400 AIII. Соединение арматуры внахлест без сварки выполняется посредством вязальной проволоки. Для этого два прутка приставляются друг к другу и обвязываются в нескольких местах проволокой. Как говорилось выше, согласно СНиП, есть 3 варианта фиксации арматурных прутьев вязкой. Фиксация прямыми концами периодического профиля, фиксация с прямыми концами поперечного типа, а также пользуясь деталями с загибами на концах.

Выполнять соединение прутьев арматуры внахлест абы как нельзя. Существует ряд требований к этим соединениям, чтобы они не стали слабым местом всей конструкции. И дело не только в длине нахлеста, но и других моментах.

Важные нюансы и требования для соединения вязкой

Хоть процесс соединения прутьев с использованием проволоки проще, чем их соединение сварочным аппаратом, назвать его простым нельзя. Как любая работа, процесс требует четкого соблюдения правил и рекомендаций. Только тогда можно сказать, что армирование монолитной конструкции выполнено правильно. Занимаясь соединением арматуры с нахлестом методом вязки, следует обращать внимание на такие параметры:

Мы упоминали, что размешать арматурный стык, сделанный внахлест, на участке с самой высокой степенью нагрузки и напряжения нельзя. К этим участкам относятся и углы здания. Получается, что нужно правильно рассчитать места соединений. Их расположение должно приходиться на участки железобетонной конструкции, где нагрузка не оказывается, или же она минимальная. А что делать, если технически соблюсти это требование невозможно? В таком случае размер нахлеста прутьев зависит от того, сколько диаметров имеет арматура. Формула следующая: размер соединения равен 90 диаметров используемых прутьев. Например, если используется арматура Ø20 мм, то размер нахлеста на участке с высокой нагрузкой составляет 1800 мм.

Однако техническими нормами четко регламентированы размеры подобных соединений. Нахлест зависит не только от диаметра прутьев, но и от других критериев:

Нахлест при разных условиях

Так какой же нахлест арматуры при вязке? Какие есть точные данные? Начнем с рассмотрения примеров. Первый фактор, от которого зависит нахлест – это диаметр прутьев. Наблюдается следующая закономерность: чем больше диаметр используемой арматуры, тем больше становится нахлест. Например, если используется арматура, диаметром 6 мм, то рекомендуемый нахлест составляет 250 мм. Это не означает, что для прутьев сечением в 10 мм он будет такой же. Обычно, используется 30-40 кратноя величина сечения арматуры.

Пример стыковки арматуры 25 диаметра в балке, при помощи вязки. Величина перехлеста 40d=1000 мм.

Итак, чтобы упростить задачу, используем специальную таблицу, где указан, какой нахлест используется для прутьев разного диаметра.

Диаметр используемой арматуры А400 (мм)Количество диаметровПредполагаемый нахлест (мм)
1030300
1231,6380
1630480
1832,2580
2230,9680
2530,4760
2830,7860
3230960
3630,31090
40381580

С этими данными каждый сможет выполнить работу правильно. Но есть еще одна таблица, указывающая на нахлест при использовании сжатого бетона. Он зависит от класса используемого бетона. При этом чем выше класс, тем разбежка стыков арматуры меньше.

Сечение арматуры А400, которая используется для работы (мм)Длина нахлеста, в зависимости от марки бетона (мм)
В20 (М250)В25 (М350)В30 (М400)В35 (М450)
10355305280250
12430365355295
16570490455395
18640550500445
22785670560545
25890765695615
28995855780690
321140975890790
36142012201155985

Что касается растянутой зоны бетона, то в отличие от сжатой зоны, нахлест будет еще больше. Как и в предыдущем случае, с увеличением марки раствора длина уменьшается.

Сечение арматуры А400, которая используется для работы (мм)Длина нахлеста, в зависимости от марки бетона (мм)
В20 (М250)В25 (М350)В30 (М400)В35 (М450)
10475410370330
12570490445395
16760650595525
18855730745590
221045895895775
2511851015930820
28132511401140920
321515130011851050
361895162514851315

Если правильно расположить нахлест друг относительно друга и сделать его нужной длины, то скелет основания получит значительные увеличения прочности. Соединения равномерно распределяются по всей конструкции.

Согласно нормам и правилам (СНиП), минимальное расстояние между соединением должно составлять 61 см. Больше – лучше. Если не соблюдать эту дистанцию, то риск, что конструкция при сильных нагрузках и в ходе эксплуатации будет деформироваться, возрастает. Остается следовать рекомендациям, для создания качественного армирования.

Сколько диаметров СНиП при перехлесте арматуры?

Дата: 4 октября 2018

Просмотров: 16019

Коментариев: 0

Во время армирования фундамента или изготовления любого из видов армопояса практически у каждого человека возникает вопрос о том, какой должна быть длина нахлеста, и каким образом правильно его выполнить. Действительно, это имеет большое значение. Верно выполненная стыковка стальных прутьев делает более прочным соединение арматуры. Конструкция здания становится защищенной от различных видов деформаций и разрушений. Воздействие на фундамент сводится к минимуму. Как следствие — увеличивается безаварийный срок эксплуатации.

Нахлест арматуры при вязке – это самый простой и при этом по-настоящему надежный вариант соединения арматуры

Типы соединения

В действующих строительных нормах и правилах (СНиП) подробно описывается крепление арматуры всеми существующими в настоящее время способами. На сегодняшний день известны такие методы состыковки арматурных прутьев, как:

Нахлестом рекомендовано соединять арматуру сечением не более 40 миллиметров

В требованиях СНиП сказано о том, что в бетонном основании необходимо устанавливать как минимум 2 неразрывных арматурных каркаса. Они выполняются фиксированием армирующих прутьев внахлест.
Вариант сплетения прутьев внахлест популярен в частном строительстве. И этому есть объяснение — такой способ доступен, а необходимые материалы имеют невысокую стоимость. Состыковать нахлест стержней арматуры без применения сварки можно с использованием вязальной проволоки.
Промышленное строительство чаще использует второй вариант соединения арматурных прутьев.
Строительными нормами допускается во время соединения арматуры внахлест применение прутьев разных сечений (диаметров). Но они не должны превышать 40 мм из-за отсутствия технических данных, подтвержденных исследованиями. В тех местах, где нагрузки максимальны, запрещается фиксация внахлест как при вязке, так и в случае использования сварки.

[testimonial_view id=”9″]

Соединение стержней сваркой

Нахлест арматуры с использованием сварки допускается только со стержнями марок А400С и А500С. Арматура этого класса считается свариваемой. Но стоимость таких стержней достаточно высока. Самый же распространенный класс — А400. Но его использование недопустимо, так как при его нагревании заметно сокращается прочность и устойчивость к коррозии.
Запрещается сваривать места, где есть перехлест арматуры, независимо от класса последней. Существует вероятность разрывов стержней при воздействии на них больших нагрузок. Так говорят зарубежные источники. В российских правилах разрешается использование дуговой электросварки этих мест, но размер диаметров не должен превышать 2,5 см.

Арматуру запрещено соединять в местах максимального напряжения стержней и зонах приложения (концентрированного) нагрузки на них

Длина сварочных швов и классов арматуры находятся в прямой зависимости. В работе используются электроды с сечением 4—5 мм. Длина нахлеста при проведении сварочных работ — менее 10 диаметров используемых прутьев, что соответствует требованиям регламентирующих ГОСТов 14098 и 10922.

Монтаж армопояса без применения сварочных работ

При проведении монтажа соединений внахлест при вязке используются прутья самой популярной марки — А400 AIII. Места, где выполнен перехлест, связываются вязальной проволокой. СНиП предъявляют особые требования при выборе такого способа связки.
Сколько есть вариантов фиксации прутьев без сварки?

Соединение арматуры:

Если стержни имеют гладкий профиль, возможно применение только 2-го или 3-го вариантов.

Соединение арматуры не должно размещаться в местах концентрированного приложения нагрузки и местах наибольшего напряжения

Существенные требования к соединениям

Во время вязания соединений методом нахлеста без применения сварки правилами определяются некоторые параметры:

Как уже было сказано, запрещается размещать арматуру, связанную внахлест, в местах наивысшей нагрузки и максимального напряжения. Располагаться они должны в тех местах железобетонного изделия, где отсутствует нагрузка, либо же она минимальна. Если такой технологической возможности нет, размер соединения выбирается из расчета — 90 сечений (диаметров) стыкующихся прутьев.
Технические нормы четко регламентируют, какими должны быть размеры таких соединений. Однако их величина может зависеть не только от сечения. На неё также влияют следующие критерии:

В тех случаях, когда используется вязальная проволока, дистанция между стержнями нередко принимается равной нулю

Основополагающим условием при выборе протяженности перехлеста является диаметр арматуры.
Следующая таблица может быть использована для удобного расчета размеров стыковки прутьев при вязании без применения метода сварки. Как правило, их размер подводится к 30-кратной величине сечения применяемой арматуры.

Сечение арматуры, смРазмер нахлеста
В сантиметрахВ миллиметрах
130300
1,231,6380
1,630480
1,832,2580
2,230,9680
2,530,4760
2,830,7860
3,230960
3,630,31090

Существуют также минимизированные величины связки прутьев внахлест. Они назначаются исходя из прочности бетона и степени давления.

Дистанция между арматурными стержнями, которые стыкуются нахлестом, в горизонтальном и вертикальном направлении обязана быть от 25 мм и выше

В сжатой зоне бетона:

Сечение арматуры (класс А400), смКласс бетона (прочность)
В/20В/25В/30В/35
Марка бетона
М/250М/350М/400М/450
Размер нахлеста (в сантиметрах)
135,530,52825
1,24336,533,529,5
1,6574944,539,5
1,864555044,5
2,278,5675654,5
2,58976,569,561,5
2,899,585,57869
3,211497,58979
3,6142122115,598,5

 

Перечень измерений на растянутой зоне бетона:

Сечение арматуры (класс А400), смКласс бетона (прочность)
В/20В/25В/30В/35
Марка бетона
М/250М/350М/400М/450
Размер нахлеста (в сантиметрах)
147,5413733,0
1,2574944,539,5
1,6766559,552,5
1,885,57374,559,0
2,2104,589,589,527,5
2,5118,5101,59382,0
2,8132,511410492,0
3,2151,5130118,5105,0
3,6189,5162,5148,5131,5

Правильное расположение нахлеста касательно друг друга и всей конструкции имеет колоссальное значение для повышения прочности скелета фундамента.

Соединения необходимо делать таким образом, чтобы они были равномерно распределены, и в каждом разрезе конструкции было сосредоточено не больше 50% связок. А промежуток между ними должен быть меньше 130% размера стыков армированных прутьев.

Требования уже упомянутых выше строительных норм и правил (СНиП) гласят, что расстояние между стыковочными соединениями должно быть более 61 см. В случае несоблюдения такой дистанции бетонное основание может быть подвергнуто деформациям вследствие всех оказываемых на него нагрузок на этапе сооружения здания, а также во время его эксплуатации.

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.

Перехлест арматуры: сколько диаметров по СНиП

При выполнении мероприятий, связанных с армированием бетонных конструкций, возникает необходимость соединить между собой арматурные стержни. При выполнении работ необходимо знать какой перехлёст арматуры, сколько диаметров по СНиП составляет величина перекрытия прутков. От правильно подобранной длины перехлеста, учитывающего площадь поперечного сечения арматуры, зависит прочность фундамента, или армопояса. Правильно выполненный расчет железобетонных элементов с учетом типа соединения обеспечивает долговечность и прочность объектов строительства.

Виды соединений между арматурными элементами

Желая разобраться с возможными вариантами стыковки арматурных прутков, многие мастера обращаются к требованиям действующих нормативных документов. Ведь удачно выполненное соединение обеспечивает требуемый запас прочности на сжатие и растяжение. Некоторые застройщики пытаются найти ответ согласно СНиП 2 01. Другие – изучают строительные нормы и правила под номером 52-101-2003, содержащие рекомендации по проектированию конструкций из железобетона, усиленного ненапряженной стальной арматурой.

В соответствии с требованиями действующих нормативных документов для усиления ненапряженных элементов применяется стальная арматура, в отличие от напряженных конструкций, где для армирования используются арматурные канаты классов К7 и выше. Остановимся на применяемых методах фиксации арматурных стержней.

В действующих строительных нормах и правилах (СНиП) подробно описывается крепление арматуры всеми существующими в настоящее время способами

Возможны следующие варианты:

Нахлест арматуры при вязке зависит от диаметра прутков. Залитые бетоном конструкции из вязаных прутков широко применяются в области частного домостроения. Застройщика привлекает простота технологии, легкость соединения и приемлемая стоимость стройматериалов;

Выполнить перехлест арматурных прутков с помощью электросварки можно, используя арматуру определенных марок, например, А400С. Технология сваривания стальной арматуры в основном используется в области промышленного строительства.

Строительные нормы и правила содержат указание о необходимости усиления бетонного массива не менее, чем двумя цельными арматурными контурами. Для реализации указанного требования производится соединение стальных стержней с перекрытием. СНиП допускает использование стержней различных диаметров. При этом максимальный размер поперечного сечения прутка не должен превышать 4 см. СНиП запрещает производить соединение стержней внахлест с помощью вязальной проволоки и сварки в местах действия значительной нагрузки, расположенной вдоль или поперек оси.

К таковым относят механические и сварные соединения стыкового типа, а также стыки внахлест, выполняемые без сварки

Фиксация арматурных прутков электросваркой

Стыковка арматуры с использованием электрической сварки применяется в областях промышленного и специального строительства. При соединении с помощью электросварки важно добиться минимального расстояния между стержнями и зафиксировать элементы без зазора. Повышенная нагрузочная способность зоны соединения, растянутой от действия, достигается при использовании арматурных прутков с маркировкой А400С или А500С.

Профессиональные строители обращают внимание на следующие моменты:

Нормативный документ допускает при выполнении сварочных мероприятий применение электродов диаметром 0,4-0,5 см и регламентирует величину нахлеста, превышающую десять диаметров применяемых стержней.

Арматуру запрещено соединять в местах максимального напряжения стержней и зонах приложения (концентрированного) нагрузки на них

Соединение арматуры внахлест без сварки при монтаже армопояса

Используя популярные в строительстве стержни с маркировкой А400 AIII, несложно выполнить перехлест арматуры с применением отожженной проволоки для вязания.

СНиП содержат рекомендации по осуществлению связывания арматуры и предусматривают различные варианты соединения прутков:

С помощью проволоки для вязания допускается соединять арматуру профильного сечения диаметром до 4 см. Величина перехлеста возрастает пропорционально изменению диаметра стержней. Величина перекрытия прутков возрастает от 25 см (для прутков диаметром 0,6 см) до 158 см (для стержней диаметром 4 см). Величина перехлеста, согласно стандарту, должна превышать диаметр прутков в 35-50 раз. СНиП допускает применение винтовых муфт наравне с проволокой для вязания.

Дистанция между арматурными стержнями, которые стыкуются нахлестом, в горизонтальном и вертикальном направлении обязана быть от 25 мм и выше

Требования нормативных документов к арматурным соединениям

При соединении прутков вязальным методом важно учитывать ряд факторов:

При расположении участка с расположенными внахлест стержнями в зоне максимальной нагрузки, следует увеличить величину перехлеста до 90 диаметром соединяемых стержней. Строительные нормы четко указывают размеры стыковочных участков.

На длину стыка влияет не только диаметр поперечного сечения, но и следующие моменты:

Следует обратить внимание, что величина нахлеста уменьшается при возрастании марки применяемого бетона.

В тех случаях, когда используется вязальная проволока, дистанция между стержнями нередко принимается равной нулю, так как в данной ситуации она зависит исключительно от высоты профильных выступов

Рассмотрим изменение величины нахлеста, воспринимающего сжимающие нагрузки, для арматуры класса А400 с диаметром 25 мм:

Для усилений растянутой зоны арматурного каркаса перехлест для указанной арматуры увеличен и составляет:

При выполнении мероприятий, связанных с армированием, важно правильно располагать участки нахлеста, и учитывать требования строительных норм и правил.

Следует придерживаться указанных рекомендаций:

Соблюдение требований строительных норм гарантирует прочность и надёжность бетонных конструкций, усиленных арматурным каркасом. Детально изучив рекомендации СНиП, несложно самостоятельно подобрать требуемую величину перехлеста арматуры с учетом конструктивных особенностей железобетонного изделия. Рекомендации профессиональных строителей позволят не допустить ошибок.

нормы расхода, требования и нюансы

Верно рассчитанный нахлест арматуры при вязке влияет на итоговое качество конструкции. Надежность такого метода оспорить сложно, однако в процессе работы присутствуют определенные нюансы, при несоблюдении которых результат соединения может оказаться хрупким и недолговечным. Это также может повлиять на скорость затвердевания бетона, что сильно размягчит основание.



Зачем необходимо соблюдать нормы нахлеста арматуры при вязке

При заливке фундамента дома или при возведении любого другого бетонного сооружения (колонны или монолитного блока) насущным остается вопрос прочности и долговечности конструкции. При соблюдении всех строительных норм, дополнительный металлический каркас сильно укрепит конструкцию и сделает ее долговечной, а основание неподверженным влиянию природных условий и времени.

В случае несоблюдения правил, фундамент дома может вскоре обвалиться, что приведет не только к потере большого количества материалов, но и к человеческим жертвам. Это связано с тем, что неверно рассчитанный нахлест арматуры ведет к незатвердеванию бетона в некоторых местах, что приводит к ослабеванию всей конструкции в целом. Для постройки крепкого и надежного каркаса используют несколько способов, в том числе вязку, для которой необходимо использовать нахлест.

Величина нахлеста при соединении арматуры по СНИП

Санитарные Нормы и Правила от 2003 года (сокращенно СНиП) описывают все виды соединений арматур, существующих на данный момент. Стыки внахлест создаются без использования сварочных аппаратов, этим они отличаются от механических (для которых используют муфты и специальное оборудование) и сварных (для которых соответственно нужен сварочный аппарат). Стыки внахлест существуют трех типов:

  1. Стержни с крюками, лапами (загибами) на концах.
  2. Стержни, у которых прямой конец (с приваркой или монтажом на пересечении арматур).
  3. Стержни с прямыми концами (профильные).

Санитарные Нормы и Правила от 2003 года рекомендуют соединять внахлест арматуры сечением до 40 мм. В свою очередь, мировой аналог строительных норм, а именно ACI 318-05 утверждает максимальное допустимое значение сечения стержней 36 мм. Обусловлено это отсутствием доказательной базы надежности соединений большего диаметра, так как испытания не проводились. Также во время вязки, стоит оставлять определенное свободное пространство вокруг нахлеста.

Надо учитывать, что минимальное расстояние, которое нужно оставить для запаса, как по горизонтали, так и по вертикали составляет 25 мм. Однако, если само сечение арматуры больше 25 мм, то и запас нужно рассчитывать, согласно шагу диаметра. Наибольшим расстоянием между элементами является 8 сечений стержня. Но при использовании в вязке проволоки расстояние сокращается до 4 сечений.

Не рекомендуется использовать вязку на участках наибольшего давления, так как место соединения не рассчитано на подобные нагрузки, а лишь на крепление арматур и поддержание их в качестве единой конструкции.



Таблица нахлеста арматуры

Величина напуска арматуры в мм
Диаметр арматурной стали А400 Величина нахлеста
10мм 300мм
12мм 380мм
16мм 480мм
18мм 580мм
22мм 680мм
25мм 760мм
28мм 860мм
32мм 960мм
36мм 1090мм


Нахлест арматуры при разных условиях

Места состыковки арматуры и расположение решетки должен определять проектировщик, а не строители. Так как общая картина проекта, а также знание о величине нагрузки в разных местах известны только ему. В противном случае конструкция может быть нарушена.

Например, во время армирования колонны, следует придерживаться нескольких принципиально важных шагов:

  1. Выпуск необходимо согнуть на немного большую длину, чем сечение арматуры (для диаметра 16мм — это 20мм).
  2. Сгибать арматуру необходимо без нагрева, а с помощью специальных средств, которые смогут обеспечить нужный радиус загиба.
  3. Радиус загиба необходимо указать в проекте и сделать на нем акцент, так как строители вряд ли будут делать это без поручения.

Нормы расхода арматуры на нахлест

Необходимая длина стержней арматуры различается по нескольким критериям:

  1. Для арматуры работающей на сжатие, необходимая длина будет следующей. Так, для арматур диаметра 6 мм — длина 20-22см; 8мм — длина 20-29см; 10мм — длина 25-36см; 12мм — длина 30-43см; 14мм — длина 35-50см.
  2. Для арматур работающих на растяжение, требуемая длина нахлеста стержней должна быть больше. Например, для диаметра 6 мм — длина 20-29см; 8мм — длина 27-38см; 10мм — длина 33-48см; 12мм — длина 40-57см; 14мм — длина 46-67см.

Чем выше класс бетона по прочности, тем меньше должна быть длина стержней для нахлеста. Исключениями являются только арматуры 20, 28 и 32 мм. При классе прочности бетона B35 длина стержней должна составлять 655, 920 и 1050 мм соответственно.

Вы соблюдаете нормы нахлеста арматуры при вязке?



Важные нюансы и требования для соединения вязкой

Процесс соединения арматур с помощью проволоки кажется намного более легким, чем вариант со сваркой или же использование спрессованных муфт и специальных аппаратов. Однако он также имеет свои тонкости и нюансы. Надо учитывать, что не стоит соединять арматуры в местах с повышенной нагрузкой (например, углы зданий). Более того, желательно, чтобы в месте вязки нагрузки вообще не было. Если же технически нет возможности соблюсти это требование, то стоит пользоваться простой формулой: Размер соединения=90*Сечение используемых прутьев.

Также необходимо обращать внимание на основные параметры:

Между соседними местами соединения стрежней арматуры должно быть расстояние, которое можно рассчитать по формуле: Расстояние=1.5*Длину нахлеста, однако получившаяся величина должна быть не меньше 61см.

Также не стоит забывать, что размеры таких соединений регламентированы техническими нормами и нахлест зависит не столько от сечения арматур, сколько от:

Факты, формулы и цифры, изложенные в СНиПе дают представление о том, как именно делать вязку арматур для построения крепкого и надежного каркаса. Эти знания необходимы владельцам дачных участков, которые хотят что-то построить своими силами.

Популярное


Нахлест арматуры при армировании таблица. Нахлест арматуры при вязке – нормы соединения по СНиП. Технические особенности безсварочного стыка

При выполнении мероприятий, связанных с армированием бетонных конструкций, возникает необходимость соединить между собой арматурные стержни. При выполнении работ необходимо знать какой перехлёст арматуры, сколько диаметров по СНиП составляет величина перекрытия прутков. От правильно подобранной длины перехлеста, учитывающего площадь поперечного сечения арматуры, зависит прочность фундамента, или армопояса. Правильно выполненный расчет железобетонных элементов с учетом типа соединения обеспечивает долговечность и прочность объектов строительства.

Виды соединений между арматурными элементами

Желая разобраться с возможными вариантами стыковки арматурных прутков, многие мастера обращаются к требованиям действующих нормативных документов. Ведь удачно выполненное соединение обеспечивает требуемый запас прочности на сжатие и растяжение. Некоторые застройщики пытаются найти ответ согласно СНиП 2 01. Другие – изучают строительные нормы и правила под номером 52-101-2003, содержащие рекомендации по проектированию конструкций из железобетона, усиленного ненапряженной стальной арматурой.

В соответствии с требованиями действующих нормативных документов для усиления ненапряженных элементов применяется стальная арматура, в отличие от напряженных конструкций, где для армирования используются арматурные канаты классов К7 и выше. Остановимся на применяемых методах фиксации арматурных стержней.

В действующих строительных нормах и правилах (СНиП) подробно описывается крепление арматуры всеми существующими в настоящее время способами

Возможны следующие варианты:

Нахлест арматуры при вязке зависит от диаметра прутков. Залитые бетоном конструкции из вязаных прутков широко применяются в области частного домостроения. Застройщика привлекает простота технологии, легкость

Нахлест арматуры при вязке таблица

Прочный и долговечный фундамент – это армированный фундамент. Но армирование – операция, требующая точности, и вязание стержней арматуры внахлест или встык требует знания длины прутьев. Лишние сантиметры арматурных прутьев способны деформировать фундамент при прикладываемых боковых нагрузках, нарушить его целостность и общую надежность. И наоборот – правильный монтаж армокаркаса позволит избежать деформирования и растрескивания бетонной ж/б плиты, увеличить срок службы и надежность фундамента. Знание технических особенностей, методов расчета длины прутьев, монтажа стыков и требований снип помогут в строительстве не единожды. Грамотный нахлест арматуры

Нормативное основание и типы соединений

Требования снип 52-101-2003 предполагают выполнение условий жесткости для механических и сварных соединений арматурных стержней, а также для соединений прутьев внахлест. Механические соединения арматурных стержней – это резьбовые и прессованные крепления. К строительным операциям, материалам и инструментам применяются не только российские СНИП и ГОСТ – мировая стандартизация ACI 318-05 утверждает нормативное сечение стержня для вязки ≤ 36 мм, в то время как документация внутреннего пользования на российском рынке позволяет увеличить сечение прута до 40 мм. Такое разногласие появилось из-за отсутствия соответствующих задокументированных испытаний арматуры с большим диаметром. Способы вязания арматурных прутьев

 

 

Соединение прутьев арматуры не допускается на локальных участках с превышением допустимых нагрузок и прикладываемых напряжений. Соединение внахлест – это традиционно вязание армостержней мягкой стальной проволокой. Если для армирования фундамента применяется арматура Ø ≤ 25 мм, то практичнее и эффективнее будет использование опрессованных креплений или резьбовых муфт, чтобы повысить безопасность самого соединения и объекта в целом. К тому же винтовые и опрессованные соединения экономят материал – нахлест прутьев при вязании вызывает перерасход материала ≈ 25%.Строительные нормы и правила № 52-101-2003 регламентируют требования к прочности основания здания – фундамент должен иметь два или более неразрывных контура из арматурных прутьев. Чтобы реализовать это требование на практике, выполняется вязка прутьев внахлест по таким типам:

  1. Соединение внахлест без сварного шва;
  2. Соединение сваркой, резьбой или опрессовкой.
Стык внахлест без сварки

 

Стык без применения сварки чаще всего применяется в индивидуальном строительстве из-за доступности и дешевизны метода. Доступная и недорогая арматура для вязки каркаса – класса A400 AIII. Согласно ACI и СНиП не разрешается стыковать арматуру нахлестом в местах предельных нагрузок и на участках высокой напряженности для арматуры.

Соединение армостержней свариванием

Для частного строительства сваривание стержней арматуры нахлестом – это дорого, так как класс рекомендуется использовать свариваемый класс А400С или А500С арматуры. При применении прутьев без символа «С» в маркировке приведет к потере прочности и устойчивости к коррозии. Арматуру марки А400С – А500С следует сваривать электродами Ø 4-5 мм.

Класс арматуры Длина сварного шва в Ø прутьев
А 400 С Ø 8
А 500 С Ø 10
В 500 С Ø 10

Таким образом, согласно таблице, длина сварного шва при вязании стержней марки В400С должна быть 10 Ø прута. При использовании 12-миллиметровых стержней шов будет длиной 120 мм.

  Сварной стык внахлест

 

Соединение внахлест вязанием

Дешевый и распространенный класс арматуры для соединений без сварки – А400 АIII. Стыки скрепляются вязальной проволокой, к местам вязки предъявляются особые требования.

Анкеровка или нахлест арматуры при вязке таблица значений которого приведена ниже для вязки в бетоне марки BIO с прочностью 560 кг/см2, предполагает использование определенных марок и классов армостержней с определенным типом металлообработки для определенных диаметров:

 

  Работа арматуры при сжатии и растяжении

Механическая стыковка прутьев в каркасе для ж/б изделий проводится один из следующих способов:

  1. Наложением прямых стержней друг на друга;
  2. Нахлест прута с прямым концом со сваркой или механическим креплением на всем перепуске поперечных стержней;
  3. Механическое и сварное крепление стержней с загнутыми в виде крючков, петель и лап законцовками.

Применение гладкой арматуры требует вязать ее внахлест или сваривать с поперечными прутьями каркаса.

Требования к вязке прутьев внахлест:

  1. Необходимо вязать стержни с соблюдением длины наложения прутьев;
  2. Соблюдать нахождение мест вязки в бетоне и перепусков арматуры по отношению друг к другу;

Соблюдение требований СНиП позволит эксплуатировать прочные ж/ плиты в фундаментах с большим и гарантированным сроком службы. Способы ручной вязки арматуры

 

Местонахождение соединений арматуры внахлест

Нормативные документы не разрешают располагать участки соединения арматуры ввязкой в местах предельных нагрузок и напряжений. Все стыки стержней рекомендуется располагать в железобетонных конструкциях с ненагруженными участками и без приложения напряжений. Для ленточных монолитных фундаментов участки перепуска концов прутьев нужно размещать в локальных участках с без приложения крутящих и изгибающих сил, или с минимальным их вектором. При невозможности выполнения этих требований, длина перепуска армостержней принимается как 90 Ø соединяемой арматуры. Расположение арматуры при вязке

Общая длина всех вязаных перепусков в каркасе зависит от приложенных усилий к прутьям, уровня сцепления с бетоном и напряжений, возникающих по протяженности соединения, а также сил сопротивления в перехлестах армопрутьев. Главный параметр при расчете длины перепуска соединяемой арматуры – диаметр стержня.

Калькулятор

Таблица ниже позволяет без сложных расчетов определить нахлест армирующих прутьев при монтаже армирующего фундаментного каркаса. Почти все значения в таблице приводятся к Ø 30 связываемых армирующих стержней.

Перепуск стержней в Ø
Ø стали класса А 400, мм Перепуск
в Ø в мм
10 30 300
12 31,6 380
16 30 480
18 32,2 580
22 30,9 680
25 30,4 760
28 30,7 860
32 30 960
36 30,3 1090

Чтобы повысить прочность армокаркаса основания дома, нахлесты в арматуре необходимо правильно располагать по отношению друг к другу. причем контролировать размещение и в горизонтальной, и в вертикальной плоскости в бетоне. Российские и международные нормы и правила рекомендуют по этому поводу делать разнос связок, чтобы в одном разрезе находилось не более 50% нахлестов. Расстояние разнесения, определенное СНиП и ACI, не должно быть больше 130% всей длины стыков армирующих прутьев. Как располагать нахлесты прутьев

 

Международные требования ACI 318-05 определяют разнесение стыков на расстояние ≥ 61 см. При превышении этого значения вероятность деформирования бетонного фундамента от напряжений и нагрузок значительно возрастает.

Обучение с подкреплением - Функция ценности | by Jingles (Hong Jing)

Алгоритм обучения с подкреплением для агентов, чтобы выучить крестики-нолики, используя функцию ценности

Intuition

После долгого рабочего дня вы выбираете один из двух вариантов: отправиться домой и напишите статью на Medium или пообщайтесь с друзьями в баре. Если вы решите пообщаться с друзьями, они сделают вас счастливыми; Отправляясь домой, чтобы написать статью, вы в конечном итоге почувствуете усталость после долгого рабочего дня.В этом примере удовольствие от жизни - это награда, а чувство усталости рассматривается как отрицательная награда, так зачем писать статьи?

Потому что в жизни мы думаем не только о немедленных наградах; мы планируем курс действий, чтобы определить возможные будущие награды, которые могут последовать. Возможно, написание статьи может улучшить ваше понимание конкретной темы, получить признание и, в конечном итоге, даст вам работу мечты, о которой вы всегда мечтали. В этом сценарии получить работу своей мечты - это отложенное вознаграждение из списка предпринятых вами действий, затем мы хотим присвоить значение для нахождения в этих состояниях (например, «иду домой и напишу статью»).Чтобы определить значение состояния, мы называем это «функцией значения».

Итак, как мы можем извлечь уроки из своего прошлого? Допустим, вы приняли несколько важных решений и находитесь в лучшем состоянии своей жизни. Теперь оглянитесь на различные решения, которые вы приняли, чтобы достичь этой стадии: чему вы приписываете свой успех? Какие предыдущие состояния привели вас к этому успеху? Какие действия вы совершили в прошлом, что привело вас к такому состоянию получения этой награды? Как ваше действие связано с потенциальной наградой, которую вы можете получить в будущем?

Функция вознаграждения и ценности

Вознаграждение является немедленным.Это может быть набор очков в игре за сбор монет, победа в матче в крестики-нолики или получение работы своей мечты. Эта награда - это то, что вы (или агент) хотите получить.

Чтобы получить награду , функция ценности является эффективным способом определения значения нахождения в состоянии. Обозначается В (с) , эта функция значения измеряет потенциальные будущие вознаграждений , которые мы можем получить, находясь в этом состоянии с .

Определите функцию значения

Рис. 1: Состояние A ведет к состоянию B или C

На рис. 1 как определить значение состояния A? Существует 50–50 шансов попасть в следующие 2 возможных состояния: состояние B или C.Значение состояния A - это просто сумма вероятности всех следующих состояний, умноженная на награды за достижение этого состояния. Значение состояния A равно 0,5.

Рис. 2: Односторонние будущие состояния

На рисунке 2 вы попадаете в состояние D только с 1 возможным маршрутом в состояние E. Поскольку состояние E дает вознаграждение из 1, значение состояния D также равно 1, поскольку Единственный результат - получить награду .

Если вы находитесь в состоянии F (на рисунке 2), которое может привести только к состоянию G, за которым следует состояние H.Так как состояние H имеет отрицательное вознаграждение , равное -1, значение состояния G также будет равно -1, как и для состояния F.

Рис. 3: Находясь в состоянии J, вы приближаетесь к состоянию K

В этой игре в тик- tac-toe, получив 2 X секунд подряд (состояние J на ​​рисунке 3), не приводит к выигрышу в игре, следовательно, награда отсутствует. Но находясь в состоянии J, вы на один шаг ближе к достижению состояния K, завершая ряд X , чтобы выиграть игру, таким образом, находясь в состоянии J, вы получите хорошее значение .

Рис. 4: Состояние M имеет более высокое значение, чем состояние N

На рис. 4 вы окажетесь в состоянии L, обдумывая, где разместить следующие X . Вы можете разместить его наверху, таким образом переведя вас в состояние M с 2 X сек в той же строке. Другой вариант - разместить его в нижнем ряду. Состояние M должно иметь более высокое значение и значение по сравнению с состоянием N, поскольку оно приводит к более высокой вероятности победы.

Следовательно, в любом данном состоянии мы можем выполнить действие , которое приближает нас (или агента) к получению награды , выбирая состояние, которое дает нам наивысшее значение .

Крестики-нолики - инициализация функции значения

Функция значения В (с) для игры в крестики-нолики - это вероятность выигрыша для достижения состояния с . Эта инициализация выполняется для определения состояния выигрыша и проигрыша. Мы инициализируем состояния следующим образом:

  • В (с) = 1 - если агент выиграл игру в состоянии с , это конечное состояние
  • В (с) = 0 - если агент проиграл или связал игру в состоянии с , это конечное состояние
  • В (с) = 0.5 - в противном случае 0,5 для нетерминальных состояний, которые будут точно настроены во время обучения

Крестики-нолики - обновление функции значения

Обновление функции значения - это то, как агент учится на прошлом опыте, обновляя значение состояния, прошедшие в тренировочном процессе.

Рис. 5. Обновление значения состояния s

Состояние s ’ - следующее состояние текущего состояния s . Мы можем обновить значение текущего состояния с , добавив различия в значение между состоянием с и с .α - скорость обучения .

Поскольку в любом заданном состоянии может быть выполнено несколько действий, постоянный выбор только одного действия в состоянии, которое использовалось для достижения успеха, может в конечном итоге привести к упущению других лучших состояний для пребывания. В обучении с подкреплением это дилемма исследования-использования.

При использовании стратегии исследования агент предпринимает случайные действия, чтобы попробовать неизведанные состояния, которые могут найти другие способы выиграть игру. С помощью стратегии использования эксплойтов агент может повысить уверенность в тех действиях, которые сработали в прошлом, чтобы получить наград .При хорошем балансе между исследованием и эксплуатацией, а также при игре в бесконечное количество игр значение для каждого состояния будет приближаться к своей истинной вероятности. Этот хороший баланс между исследованием и использованием определяется параметром epsilon greedy.

Мы можем только обновить значение каждого состояния, которое было сыграно в этой конкретной игре агентом, когда игра закончилась, после того, как мы узнаем, выиграл ли агент (награда = 1) или проиграл / ничья (награда = 0 ). Конечное состояние может быть только 0 или 1, и мы точно знаем, какие конечные состояния определены во время инициализации.

Цель агента - обновить функцию значения после игры, чтобы узнать список выполненных действий. Поскольку значение каждого состояния обновляется с использованием значения следующего состояния , в конце каждой игры процесс обновления считывает историю состояний этой конкретной игры в обратном порядке и настраивает значение для каждого состояния.

Крестики-нолики - использование функции значения

Рис. 6: Значения различных следующих состояний

При достаточном обучении агент узнал бы значение (или вероятность выигрыша) любого данного состояния.Итак, когда мы играем против нашего обученного агента, агент использует стратегию эксплойтов, чтобы максимизировать выигрыш. Посмотри, сможешь ли ты победить агента.

В каждом состоянии игры агент перебирает каждую возможность, выбирая следующее состояние с наивысшим значением , тем самым выбирая лучший курс действий. На рисунке 6 агент выбирает правый нижний угол, чтобы выиграть игру.

Заключение

В любом состоянии развития, кроме конечной стадии (где регистрируются выигрыш, проигрыш или ничья), агент выполняет действие, которое приводит к следующему состоянию, которое может не принести награды , но приведет к Агент приблизился к получению награды .

Функция значения - это алгоритм определения значения нахождения в состоянии, вероятности получения будущего вознаграждения.

Значение каждого состояния обновляется в обратном порядке в хронологическом порядке на протяжении истории состояний игры, при достаточном обучении с использованием как стратегии исследования, так и стратегии использования, агент сможет определить истинное значение каждого состояния в игре.

Есть много способов определить функцию значения, это только тот, который подходит для игры в крестики-нолики.

Изучите демонстрацию на Github

Посмотрите исходный код на Github

.

Обучение с подкреплением с Keras + OpenAI: DQN | автор: Яш Патель

Краткое описание

В прошлый раз в нашем учебнике по Keras / OpenAI мы обсудили очень простой пример применения глубокого обучения в контекстах обучения с подкреплением. Оглядываясь назад, это был невероятный показ! Если вы посмотрите на данные обучения, то модели со случайной вероятностью обычно будут способны выполнять только 60 шагов в среднем. И все же, обучаясь на этих, казалось бы, очень посредственных данных, мы смогли «победить» среду (т.е. получить производительность более 200 шагов). Как это возможно?

Мы можем почувствовать это интуитивно. Давайте представим совершенно случайный ряд, который мы использовали в качестве обучающих данных. Крайне маловероятно, что какие-либо две серии будут иметь большое перекрытие друг с другом, поскольку они генерируются совершенно случайно. Однако есть - это ключевых особенностей, которые являются общими для успешных испытаний, например, толкание тележки вправо, когда штанга наклонена вправо, и наоборот. Итак, обучая нашу сетевую сеть на всех этих данных испытаний, мы извлекаем общие закономерности, которые способствовали их успеху, и можем сгладить детали, которые привели к их независимым неудачам.

При этом окружающая среда, которую мы рассматриваем на этой неделе, значительно сложнее, чем на прошлой неделе: MountainCar.

Более сложные среды

Несмотря на то, что кажется, что мы можем применить ту же технику, что применяли на прошлой неделе, есть одна важная особенность, которая делает это невозможным: мы не можем генерировать данные для обучения. В отличие от очень простого примера Cartpole, случайные движения часто просто приводят к тому, что испытание заканчивается у нас у подножия холма.То есть у нас есть несколько испытаний, которые в итоге имеют одинаковые значения -200. Это практически бесполезно использовать в качестве обучающих данных. Представьте, что вы были в классе, где независимо от того, какие ответы вы поставили на экзамене, вы получили 0%! Как вы собираетесь извлечь уроки из этого опыта?

Случайный ввод для среды «MountainCar-v0» не дает никакого результата, который стоит или полезно тренировать на

. В соответствии с этим, мы должны найти способ постепенного улучшения результатов предыдущих испытаний.Для этого мы используем одну из основных ступеней обучения с подкреплением: Q-обучение!

Предпосылки теории DQN

Q-обучение (которое, кстати, ничего не означает) сосредоточено на создании «виртуальной таблицы», которая учитывает, сколько вознаграждения назначается за каждое возможное действие с учетом текущего состояния окружающей среды. Давайте разберем это по шагам:

Вы можете представить себе сеть DQN как внутреннюю, поддерживающую электронную таблицу значений каждого из возможных действий, которые могут быть предприняты с учетом текущего состояния среды

Что мы подразумеваем под «виртуальной таблицей»? ” Представьте, что для каждой возможной конфигурации пространства ввода у вас есть таблица, в которой назначается оценка для каждого из возможных действий, которые вы можете предпринять.Если бы это было возможно волшебным образом, вам было бы очень легко «обыграть» окружающую среду: просто выберите действие, набравшее наибольшее количество очков! Два момента, которые следует отметить об этом счете. Во-первых, эта оценка обычно называется «Q-оценкой», отсюда и происходит название всего алгоритма. Во-вторых, как и в случае с любой другой оценкой, эта оценка Q имеет значение , что не означает вне контекста их моделирования. То есть у них не имеет абсолютного значения , но это прекрасно, поскольку оно нам нужно только для сравнения.

Зачем тогда нам нужна виртуальная таблица для каждой конфигурации входа ? Почему у нас не может быть только одна таблица, чтобы управлять ими всеми? Причина в том, что в этом нет смысла: это было бы то же самое, что сказать, что наилучшее действие, которое следует предпринять, находясь на дне долины, - это именно то, что вы должны предпринять, когда находитесь на самой высокой точке левый уклон.

Итак, основная проблема с тем, что я описал (поддержание виртуальной таблицы для каждой конфигурации ввода ), заключается в том, что это невозможно: у нас есть непрерывное (бесконечное) пространство ввода! Мы могли бы обойти это, дискретизируя пространство ввода, но это кажется довольно хакерским решением этой проблемы, с которым мы будем сталкиваться снова и снова в будущих ситуациях.Итак, как нам это обойти? Применяя нейронные сети к ситуации: вот откуда D в DQN!

Агент DQN

Итак, теперь мы свели проблему к поиску способа присвоения различных действий Q-score с учетом текущего состояния. Это ответ на очень естественный первый вопрос, на который нужно ответить при использовании любой NN: каковы входы и выходы нашей модели? Степень математики, которую вам необходимо понять для этой модели, представляет собой следующее уравнение (не волнуйтесь, мы его разберем):

Q, как уже упоминалось, представляет собой значение, оцененное нашей моделью с учетом текущего состояния (s ) и предпринятые действия (а).Однако цель состоит в том, чтобы определить общее значение состояния. Что я имею в виду? Общее значение составляет и - это немедленное вознаграждение, которое вы получите , и - ожидаемое вознаграждение, которое вы получите в будущем, занимая эту позицию. То есть мы хотим учесть тот факт, что стоимость позиции часто отражает не только ее немедленную прибыль, но и будущую прибыль, которую она дает (черт возьми, глубоко). В любом случае мы дисконтируем будущие вознаграждения, потому что, если я сравниваю две ситуации, в которых я ожидаю получить 100 долларов, одна из двух будет в будущем, я всегда буду соглашаться на текущую сделку, поскольку положение будущей сделки может измениться между Я заключил сделку и когда получу деньги.Гамма-фактор отражает эту остаточную стоимость для ожидаемой будущей прибыли от государства.

Вот и все: это все, что нам для этого понадобится! Пора действительно перейти к коду!

Реализация агента DQN

Сеть Deep Q основана на непрерывном обучении, а это означает, что мы не просто собираем кучу данных испытаний / обучения и вводим их в модель. Вместо этого мы создаем обучающие данные в ходе запускаемых нами испытаний и вводим в них эту информацию сразу после запуска пробной версии.Если сейчас все это кажется несколько расплывчатым, не волнуйтесь: пора взглянуть на этот код. Код в основном вращается вокруг определения класса DQN, в котором фактически будет реализована вся логика алгоритма и где мы предоставляем простой набор функций для фактического обучения.

DQN Hyperparameters

Прежде всего, мы собираемся обсудить некоторые параметры, актуальные для DQN. Большинство из них являются стандартными для большинства реализаций нейронных сетей:

 class DQN: 
def __init __ (self, env):
self.env = env
self.memory = deque (maxlen = 2000)

self.gamma = 0.95
self.epsilon = 1.0
self.epsilon_min = 0.01
self.epsilon_decay = 0.995
self.learning_rate = 0.01

Давайте пройдемся по эти по одному. Первый - это просто среда, которую мы предоставляем для удобства, когда нам нужно ссылаться на фигуры при создании нашей модели. «Память» - это ключевой компонент DQN: как упоминалось ранее, испытания используются для непрерывного обучения модели.Однако вместо того, чтобы тренироваться на испытаниях по мере их поступления, мы добавляем их в память и тренируемся на случайной выборке из этой памяти. Почему это вместо того, чтобы просто тренироваться на последних испытаниях x в качестве нашей «выборки»? Причина несколько тонкая. Представьте, что вместо этого мы должны были просто тренироваться на самых последних испытаниях в качестве нашей выборки: в этом случае наши результаты будут изучать только самые последние действия, которые могут не иметь прямого отношения к будущим прогнозам. В частности, в этой среде, если бы мы двигались по правой стороне склона, обучение на самых последних испытаниях повлекло бы за собой обучение на данных, на которых вы двигались вверх по склону вправо.Но это не имело бы никакого отношения к определению того, какие действия предпринять в сценарии, с которым вы скоро столкнетесь, взбираясь на левый холм. Таким образом, взяв случайную выборку, мы не искажаем наш обучающий набор, а вместо этого в идеале узнаем о масштабировании всех сред, с которыми мы могли бы столкнуться, одинаково хорошо.

Итак, теперь мы обсуждаем гиперпараметры модели: гамма, эпсилон / эпсилон-распад и скорость обучения. Первый - это коэффициент амортизации будущих вознаграждений (<1), рассмотренный в предыдущем уравнении, а последний - стандартный параметр скорости обучения, поэтому я не буду обсуждать его здесь.Второй, однако, интересный аспект RL, заслуживающий отдельного обсуждения. В любом виде обучения у нас всегда есть выбор между исследованием и эксплуатацией. Это не ограничивается информатикой или академическими науками: мы делаем это изо дня в день!

Рассмотрите рестораны в вашем районе. Когда вы в последний раз ходили в новую? Наверное, очень давно. Это соответствует вашему переходу от разведки к эксплуатации : вместо того, чтобы пытаться найти новые и лучшие возможности, вы выбираете лучшее, что вы нашли в прошлом опыте, и увеличиваете свою полезность оттуда.Сравните это с тем, когда вы переехали в свой дом: в то время вы не знали, какие рестораны были хорошими или нет, и поэтому были соблазнены изучить ваши варианты. Другими словами, существует четкая тенденция к обучению: исследуйте все варианты, когда вы о них не знаете, и постепенно переходите к использованию, когда у вас сложится мнение о некоторых из них. Таким же образом мы хотим, чтобы наша модель отражала эту естественную модель обучения, и эпсилон играет эту роль.

Эпсилон обозначает ту часть времени, которую мы посвятим исследованиям.То есть в части self.epsilon испытаний мы просто предпримем случайное действие, а не то, которое мы прогнозировали бы как лучшее в этом сценарии. Как уже говорилось, мы хотим делать это чаще, чем не вначале, прежде чем мы сформируем стабилизирующие оценки по этому вопросу, и поэтому инициализируем эпсилон близким к 1.0 в начале и уменьшаем его на некоторую долю <1 на каждом последующем временном шаге.

Модели DQN

Был один ключевой момент, который был исключен при инициализации DQN выше: фактическая модель, используемая для прогнозов! Как и в нашем оригинальном руководстве по Keras RL, нам напрямую предоставляются входные и выходные данные в виде числовых векторов.Таким образом, нет необходимости использовать в нашей сети более сложные уровни, кроме полносвязных. В частности, мы определяем нашу модель так:

 def create_model (self): 
model = Sequential ()
state_shape = self.env.observation_space.shape
model.add (Dense (24, input_dim = state_shape [0],
Activation = "relu"))
model.add (Dense (48, activate = "relu"))
model.add (Dense (24, activate = "relu"))
model.add (Dense (self.env. action_space.n))
model.compile (loss = "mean_squared_error",
optimizer = Adam (lr = self.learning_rate))
return model

И используйте это для определения модели и целевой модели (объяснено ниже):

 def __init __ (self, env): 
self.env = env
self.memory = deque (maxlen = 2000)

self.gamma = 0,95
self.epsilon = 1,0
self.epsilon_min = 0,01
self.epsilon_decay = 0,995
self.learning_rate = 0,01
self.tau = 0,05

self.model = self.create_model ()
# " hack », реализованный DeepMind для улучшения сходимости
self.target_model = self.create_model ()

Тот факт, что существует две отдельных моделей , одна для прогнозирования, а другая для отслеживания «целевых значений», определенно противоречит интуиции. Чтобы быть точным, роль модели ( self.model ) заключается в том, чтобы делать фактические прогнозы относительно того, какое действие следует предпринять, а целевая модель ( self.target_model ) отслеживает, какое действие мы хотим, чтобы наша модель предприняла. .

Почему бы просто не иметь единственную модель, которая поддерживает и то, и другое? В конце концов, если что-то предсказывает действия, которые необходимо предпринять, не должно ли это косвенно определять, какую модель мы, , хотим, чтобы приняла наша модель? На самом деле это одна из тех «странных уловок» в глубоком обучении, которые DeepMind разработала для достижения конвергенции в алгоритме DQN.Если вы используете одну модель, она может (и часто это делает) сходиться в простых средах (таких как CartPole). Но причина того, что она не сходится в этих более сложных средах, заключается в том, как мы обучаем модель: как упоминалось ранее, мы обучаем ее «на лету».

В результате мы проводим обучение на каждом временном шаге, и, если бы мы использовали одну сеть, также существенно изменили бы «цель» на каждом временном шаге. Подумайте, насколько это запутанно! Это как если бы учитель сказал вам закончить стр.6 в учебнике, и, когда вы закончили половину, она поменяла его на стр. 9, и к тому времени, когда вы закончили половину этого, она сказала вам сделать стр. 21! Это, таким образом, вызывает отсутствие сходимости из-за отсутствия четкого направления, в котором следует использовать оптимизатор, то есть градиенты меняются слишком быстро для стабильной сходимости. Итак, чтобы компенсировать это, у нас есть сеть, которая изменяется медленнее и отслеживает нашу конечную цель, и сеть, которая пытается ее достичь.

Обучение DQN

Обучение включает три основных этапа: запоминание, обучение и переориентацию целей.Первый - это просто добавление к памяти, когда мы проходим больше испытаний:

 def помнить (self, state, action, reward, new_state, done): 
self.memory.append ([state, action, reward, new_state, done])

Здесь особо нечего отметить, кроме того, что мы должны сохранить этап done для того, как мы позже обновим функцию вознаграждения. Переходя к основной части нашего DQN, у нас есть функция train. Здесь мы используем нашу сохраненную память и активно учимся на том, что видели в прошлом.Мы начинаем с взятия образца из всей нашей памяти. Оттуда мы обрабатываем каждый образец по-разному. Как мы видели в уравнении ранее, мы хотим обновить функцию Q как как сумму текущего вознаграждения и ожидаемых будущих вознаграждений (обесцениваемых по гамме). В случае, если мы находимся в конце испытаний, таких будущих наград нет, поэтому вся ценность этого состояния - это просто текущая награда, которую мы получили. Однако в нетерминальном состоянии мы хотим увидеть, какое максимальное вознаграждение мы получили бы, если бы смогли предпринять любое возможное действие, из чего мы получаем:

 def replay (self): 
batch_size = 32
если len (self.memory) return samples = random.sample (self.memory, batch_size)
for sample in samples:
state, action, reward, new_state, done = sample
target = self.target_model.predict (state)
если done:
target [0] [action] = reward
else:
Q_future = max (
self.target_model.predict (new_state) [0])
target [0] [action] = reward + Q_future * self.gamma
self.model.fit (state, target, epochs = 1, verbose = 0)

И, наконец, мы должны переориентировать наши цели, где мы просто копируем веса из основной модели в целевую.Однако, в отличие от основного метода поезда, это целевое обновление вызывается реже:

 def target_train (self): 
weights = self.model.get_weights ()
target_weights = self.target_model.get_weights ()
for i in range ( len (target_weights)):
target_weights [i] = weights [i]
self.target_model.set_weights (target_weights)

DQN Action

Последний шаг - просто заставить DQN фактически выполнить желаемое действие, которое чередуется на основе заданного параметра epsilon между выполнением случайного действия и действием, основанным на прошлом обучении, следующим образом:

 def act (self, state): 
self.epsilon * = self.epsilon_decay
self.epsilon = max (self.epsilon_min, self.epsilon)
if np.random.random () return self.env.action_space.sample ()
return np. argmax (self.model.predict (state) [0])

Training Agent

Обучение агента теперь естественным образом следует из разработанного нами сложного агента. Мы должны создать его экземпляр, передать ему опыт по мере того, как мы с ним сталкиваемся, обучить агента и обновить целевую сеть:

 def main (): 
env = gym.make ("MountainCar-v0")
гамма = 0,9
epsilon = 0,95 испытаний = 100
trial_len = 500 updateTargetNetwork = 1000
dqn_agent = DQN (env = env)
шагов = []
для пробной версии в диапазоне (испытания):
cur_state = env.reset (). Reshape (1,2)
для шага в диапазоне (trial_len):
action = dqn_agent.act (cur_state)
env.render ()
new_state, reward, done, _ = env. шаг (действие) награда = награда, если еще не сделано -20
print (вознаграждение)
new_state = new_state.reshape (1,2)
dqn_agent.запомнить (cur_state, action,
reward, new_state, done)

dqn_agent.replay ()
dqn_agent.target_train ()

cur_state = new_state
если сделано:
break
if step> = 199:
print («Не удалось завершить пробную версию ")
else:
print (" Завершено в {} испытаниях ".format (испытание))
break

Полный код

Вместе с этим, вот полный код, используемый для обучения работе со средой" MountainCar-v0 " используя DQN!

Следите за следующим руководством по Keras + OpenAI!

.

Обучение с подкреплением: уравнение Беллмана и оптимальность (Часть 2) | by Ayush Singh

#OptimizingRL

Эта история является продолжением предыдущей статьи Reinforcement Learning: Markov-Decision Process (Part 1) , в которой мы говорили о том, как определять MDP для данной среды. об уравнении Беллмана, а также о том, как найти функцию значения и функцию политики для состояния. В этом рассказе мы пойдем на шаг глубже и узнаем о уравнении ожидания Беллмана , о том, как мы находим оптимальное значение и функцию оптимальной политики для данного состояния, а затем определим оптимальность Беллмана Уравнение .

Паркур Google с использованием обучения с подкреплением

Давайте кратко рассмотрим эту историю:

  • Уравнение ожидания Беллмана
  • Оптимальная политика
  • Уравнение оптимальности Беллмана для функции состояния-значения
  • Уравнение оптимальности Беллмана для функции значения состояния-действия

Итак, как всегда, возьмите кофе и не останавливайтесь, пока не почувствуете гордость. 🤓

Начнем с, Что такое уравнение ожидания Беллмана?

Уравнение ожидания Беллмана

Быстрый обзор Уравнения Беллмана , о котором мы говорили в предыдущей статье:

Уравнение Беллмана для функции значения (функция состояния-значения)

Из приведенного выше уравнения мы видим, что состояния может быть разложено на немедленное вознаграждение ( R [t + 1] ) плюс значение состояния преемника ( v [S (t + 1)] ) с коэффициентом дисконтирования ( 𝛾 ).Это все еще обозначает уравнение ожидания Беллмана. Но теперь мы находим значение конкретного состояния , подвергающего некоторой политике ( π ). В этом разница между уравнением Беллмана и уравнением ожидания Беллмана.

Математически мы можем определить уравнение ожидания Беллмана как:

Уравнение ожидания Беллмана для функции ценности (функция состояния-значения)

Назовем это уравнением 1. Приведенное выше уравнение говорит нам, что значение конкретного состояния определяется немедленным вознаграждением плюс значение преемника указывает, когда мы следуем определенной политике ( π ) .

Точно так же мы можем выразить нашу функцию значения состояния-действия (Q-функцию) следующим образом:

Уравнение ожидания Беллмана для функции значения состояния-действия (Q-функция)

Назовем это уравнение 2. Из приведенного выше уравнения мы можно увидеть, что значение состояния-действия состояния можно разложить на немедленного вознаграждения , которое мы получаем при выполнении определенного действия в состоянии ( с ) и переходе в другое состояние ( с ) плюс дисконтированное значение значение состояния-действия для состояния ( s ') по отношению к , какое действие ( a ) наш агент примет из этого состояния в дальнейшем.

Углубляясь в уравнение ожидания Беллмана:

Во-первых, давайте разберемся с уравнением ожидания Беллмана для функции состояния-значения с помощью диаграммы резервного копирования: Диаграмма резервного копирования

для функции значения состояния

Эта схема резервного копирования описывает значение нахождения в определенном состоянии. Из состояния s есть некоторая вероятность того, что мы предпримем оба действия. Для каждого действия существует Q-значение (функция значения состояния-действия). Мы усредняем Q-значения, которые говорят нам, насколько хорошо быть в определенном состоянии.По сути, оно определяет V π (с). [См. Уравнение 1]

Математически мы можем определить его следующим образом:

Значение состояния в состоянии

Это уравнение также говорит нам о связи между функцией «Состояние-значение» и «Состояние». -Действие Значение Функция.

Теперь давайте посмотрим на диаграмму резервного копирования для функции "Состояние-действие":

Схема резервного копирования для функции "Состояние-действие"

На этой схеме резервного копирования говорится, что предположим, что мы начинаем с выполнения некоторого действия (а). Итак, из-за действия (а) агент может быть переведен в любое из этих состояний окружающей средой.Поэтому мы задаем вопрос: , насколько хорошо предпринимать действия (а)?

Мы снова усредняем значения состояний обоих состояний с добавлением немедленного вознаграждения, которое говорит нам, насколько хорошо предпринять конкретное действие (а). Это определяет наше q π (s, a).

Математически мы можем определить это следующим образом:

Уравнение, определяющее, насколько хорошо выполнить конкретное действие a в состоянии s

, где P - вероятность перехода.

Теперь давайте объединим эти схемы резервного копирования вместе, чтобы определить функцию состояния-значения, V π (s) :

Схема резервного копирования для функции значения состояния

Из приведенной выше диаграммы, если наш агент находится в каком-то состоянии (-ях) и из этого состояния предположим, что наш агент может выполнить два действия, из-за которых среда может перевести нашего агента в любое из состояний .Обратите внимание, что вероятность действия, которое наш агент может предпринять из состояния s , взвешивается нашей политикой, и после выполнения этого действия вероятность того, что мы приземлимся в любом из состояний ( s ’), взвешивается окружающей средой.

Теперь наш вопрос: насколько хорошо быть в состоянии (ах) после выполнения некоторых действий и перехода в другое состояние (состояния) и после этого следовать нашей политике ( π )?

Это похоже на то, что мы делали раньше, мы собираемся усреднить значение состояний-преемников ( s ’) с некоторой вероятностью перехода (P), взвешенной с нашей политикой.

Математически мы можем определить это следующим образом:

Функция состояния-значения для нахождения в состоянии S на схеме резервного копирования

Теперь давайте сделаем то же самое для функции значения состояния-действия, q π (s, a) :

Резервное копирование Диаграмма для функции значения состояния и действия

Это очень похоже на то, что мы сделали в Функция значения состояния , и просто обратное, поэтому эта диаграмма в основном говорит о том, что наш агент предпринимает какое-то действие ( a ), из-за которого среда может приземлиться. в любом из состояний ( с ), то из этого состояния мы можем выбрать любые действия ( a '), взвешенные с вероятностью нашей политики ( π ).Опять же, мы усредняем их вместе, и это показывает, насколько хорошо предпринимать определенные действия в соответствии с определенной политикой ( π ) на протяжении всего времени.

Математически это можно выразить как:

Функция значения состояния-действия из резервной диаграммы

Итак, вот как мы можем сформулировать уравнение ожидания Беллмана для данного MDP, чтобы найти его функцию значения состояния и функцию значения состояния-действия. Но он не говорит нам, как лучше всего вести себя в MDP .Для этого давайте поговорим о том, что подразумевается под Optimal Value и Optimal Policy Function .

Функция оптимального значения

Определение функции оптимального значения состояния

В среде MDP существует множество различных функций значений в соответствии с различными политиками. Оптимальная функция значения - это функция, которая дает максимальное значение по сравнению со всеми другими функциями значения . Когда мы говорим, что решаем MDP, это на самом деле означает, что мы находим функцию оптимального значения.

Итак, математически оптимальная функция состояния-значения может быть выражена как:

Оптимальная функция состояния-значения

В приведенной выше формуле v ∗ (s) сообщает нам, какое максимальное вознаграждение мы можем получить от системы.

Определение функции оптимального значения состояния и действия (Q-функция)

Аналогичным образом, Функция значения оптимального состояния и действия сообщает нам максимальное вознаграждение, которое мы получим, если находимся в состоянии s и предпринимаем действия оттуда дальше.

Математически это может быть определено как:

Функция оптимального значения состояния-действия

Функция оптимального значения состояния : Это функция максимального значения для всех политик.

Функция оптимального значения состояния и действия : Это функция максимального значения действия для всех политик.

Теперь давайте посмотрим, что подразумевается под оптимальной политикой?

Оптимальная политика

Прежде чем мы определим оптимальную политику, дайте знать , что означает одна политика лучше, чем другая?

Мы знаем, что для любого MDP существует политика ( π), на лучшая, чем любая другая политика ( π ’). Но как?

Мы говорим, что одна политика ( π) лучше, чем другая политика ( π '), если функция ценности с политикой π для всех состояний больше, чем функция ценности с политикой π' для всех штатов.Интуитивно это можно выразить как:

Теперь давайте определим Оптимальная политика:

Оптимальная политика - это политика, которая приводит к функции оптимального значения.

Обратите внимание, что в MDP может быть более одной оптимальной политики. Но, , все оптимальные политики достигают той же функции оптимального значения и функции оптимального состояния-действия (Q-функция) .

Теперь возникает вопрос, как найти оптимальную политику.

Поиск оптимальной политики:

Мы находим оптимальную политику, максимизируя более q * (s, a), то есть нашу функцию оптимального состояния-действия. Мы решаем q * (s, a) а затем мы выбираем действие, которое дает нам наиболее оптимальную функцию ценности состояния-действия (q * (s, a)).

Приведенное выше утверждение может быть выражено как:

Поиск оптимальной политики

Это говорит о том, что для состояния s мы выбираем действие a с вероятностью 1, если оно дает нам максимум q * (s, a).Итак, если мы знаем q * (s, a), мы можем получить из него оптимальную политику.

Давайте разберемся с этим на примере:

Пример оптимальной политики

В этом примере красные дуги - это оптимальная политика , что означает, что если наш агент пойдет по этому пути, он принесет максимальное вознаграждение от этого MDP. Кроме того, глядя на значения q * для каждого состояния, мы можем сказать, какие действия будет выполнять наш агент, которые принесут максимальное вознаграждение. Таким образом, оптимальная политика всегда выполняет действие с более высоким значением q * (функция значения состояния-действия).Например, в состоянии со значением 8 существует q * со значениями 0 и 8. Наш агент выбирает тот, у которого значение больше q * , т.е. 8.

Теперь возникает вопрос: Как мы их находим. q * (s, a) значения?

Вот где вступает в игру уравнение оптимальности Беллмана.

Уравнение оптимальности Беллмана

Функция оптимального значения рекурсивно связана с уравнением оптимальности Беллмана.

Уравнение оптимальности Беллмана такое же, как уравнение ожидания Беллмана, но с той лишь разницей, что вместо усреднения действий, которые может предпринять наш агент, мы выполняем действие с максимальным значением.

Давайте разберемся в этом с помощью диаграммы резервного копирования:

Диаграмма резервного копирования для функции состояния-значения

Предположим, наш агент находится в состоянии S и из этого состояния он может выполнить два действия (a). Итак, мы смотрим на значения действия для каждого из действий, и в отличие от , уравнение ожидания Беллмана, вместо взятия среднего , наш агент выполняет действие с большим q * значением . Это дает нам значение нахождения в состоянии S.

Математически это может быть выражено как: Уравнение оптимальности Беллмана

для функции значения состояния

Аналогичным образом давайте определим уравнение оптимальности Беллмана для функции значения состояния-действия (Q-функция ) .

Давайте посмотрим на диаграмму резервного копирования для функции значения состояния-действия (Q-функция):

Схема резервного копирования для функции значения состояния-действия

Предположим, наш агент выполнил действие a в некотором состоянии s. Теперь дело в окружающей среде, которая может привести нас к любому из этих состояний ( s '). Мы по-прежнему берем среднее значение обоих состояний, но единственная разница в заключается в том, что в уравнении оптимальности Беллмана мы знаем оптимальных значений каждого из состояний. В отличие от уравнения ожидания Беллмана, мы просто знали значения состояний .

Математически это может быть выражено следующим образом:

Уравнение оптимальности Беллмана для функции значения состояния и действия

Давайте снова сшиваем эти резервные диаграммы для функции значения состояния:

Схема резервного копирования для функции значения состояния

Предположим, наш агент находится в состоянии s и из этого состояния было предпринято какое-то действие (а), где вероятность выполнения этого действия составляет , взвешенная по политике . И из-за действия (а) агент может попасть в любое из состояний ( s ’), где вероятность взвешивается окружающей средой. Чтобы найти значение состояния S, мы просто усредняем Оптимальные значения состояний . Это дает нам значение нахождения в состоянии S.

Математически это может быть выражено как:

Уравнение оптимальности Беллмана для функции состояния-значения из резервной диаграммы

Максимум в уравнении состоит в том, что мы максимизируем действия, которые может выполнять агент. возьмите верхние дуги. Это уравнение также показывает, как мы можем связать функцию V * с самой собой.

Теперь давайте посмотрим на уравнение оптимальности Беллмана для функции значения состояния-действия, q * (s, a):

Резервная диаграмма для функции значения состояния-действия

Предположим, наш агент находился в состоянии с и потребовалось некоторое время. действие ( a ).Из-за этого действия среда может направить нашего агента в любое из состояний ( s ’), и из этих состояний мы перейдем к , максимизируем , действие, которое предпримет наш агент, то есть выбор действия с максимальным q * значением . Мы поддерживаем это до самого верха, и это говорит нам о ценности действия a.

Математически это можно выразить как:

.

Введение в различные алгоритмы обучения с подкреплением. Часть I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG) | Автор: Kung-Hsiang, Huang (Steeve)

Обычно установка RL состоит из двух компонентов: агента и среды.

Иллюстрация обучения с подкреплением (https://i.stack.imgur.com/eoeSq.png)

Затем среда относится к объекту, над которым действует агент (например, к самой игре в игре Atari), а агент представляет Алгоритм RL. Среда начинается с отправки состояния агенту, который затем на основе своих знаний предпринимает действия в ответ на это состояние.После этого среда отправляет пару следующих состояний и вознаграждение обратно агенту. Агент обновит свои знания с помощью награды, возвращаемой средой, чтобы оценить свое последнее действие. Цикл продолжается до тех пор, пока среда не отправит терминальное состояние, которое заканчивается эпизодом.

Большинство алгоритмов RL следуют этому шаблону. В следующих параграфах я кратко расскажу о некоторых терминах, используемых в RL, чтобы облегчить наше обсуждение в следующем разделе.

Определение

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

Без модели по сравнению с На основе модели

Модель предназначена для моделирования динамики окружающей среды. То есть модель изучает вероятность перехода T (s1 | (s0, a)) из пары текущего состояния s 0 и действия a в следующее состояние s 1 . Если вероятность перехода успешно изучена, агент будет знать, насколько вероятно войти в определенное состояние с учетом текущего состояния и действия.Однако алгоритмы, основанные на модели, становятся непрактичными по мере роста пространства состояний и пространства действий (S * S * A для табличной настройки).

С другой стороны, алгоритмы без моделей полагаются на метод проб и ошибок для обновления своих знаний. В результате ему не требуется место для хранения всей комбинации состояний и действий. Все алгоритмы, обсуждаемые в следующем разделе, попадают в эту категорию.

Соответствие политике и политике Вне политики

Агент, подключенный к политике, изучает значение на основе своего текущего действия, производного от текущей политики, тогда как его часть, не связанная с политикой, изучает его на основе действия a *, полученного из другой политики.В Q-обучении такой политикой является жадная политика. (Мы поговорим об этом подробнее в Q-Learning и SARSA)

2.1 Q-Learning

Q-Learning - это внеполитический, не модельный алгоритм RL, основанный на хорошо известном уравнении Беллмана:

Уравнение Беллмана (https : //zhuanlan.zhihu.com/p/21378532? refer = intelligentunit)

E в приведенном выше уравнении относится к математическому ожиданию, а ƛ - к коэффициенту дисконтирования. Мы можем переписать его в виде Q-значения:

Уравнение Беллмана в форме Q-значения (https: // zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer=intelligentunit)

Оптимальное значение Q, обозначенное как Q *, может быть выражено как:

Оптимальное значение Q (https://zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer= Intelligentunit)

Цель состоит в том, чтобы максимизировать Q-значение. Прежде чем углубиться в метод оптимизации Q-value, я хотел бы обсудить два метода обновления значений, которые тесно связаны с Q-обучением.

Итерация политики

Итерация политики запускает цикл между оценкой политики и ее улучшением.

Policy Iteration (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

Оценка политики оценивает функцию ценности V с помощью жадной политики, полученной в результате последнего улучшения политики. С другой стороны, улучшение политики обновляет политику действием, которое максимизирует V для каждого состояния. Уравнения обновления основаны на уравнении Беллмана. Он продолжает повторяться до схождения.

Псевдокод для изменения политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

Итерация значения

Итерация значения содержит только один компонент.Он обновляет функцию ценности V на основе оптимального уравнения Беллмана.

Оптимальное уравнение Беллмана (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582) Псевдокод для изменения значений (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

После итерация сходится, оптимальная политика напрямую получается путем применения функции максимального аргумента для всех состояний.

Обратите внимание, что эти два метода требуют знания вероятности перехода p , что указывает на то, что это алгоритм на основе модели.Однако, как я упоминал ранее, алгоритм на основе модели страдает проблемой масштабируемости. Так как же Q-Learning решает эту проблему?

Q-Learning Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

α относится к скорости обучения (т.е. насколько быстро мы приближается к цели). Идея Q-Learning во многом основана на итерациях значений. Однако уравнение обновления заменяется приведенной выше формулой. В результате нам больше не нужно беспокоиться о вероятности перехода.

Псевдокод Q-обучения (https://martin-thoma.com/images/2016/07/q-learning.png)

Обратите внимание, что следующее действие a ' выбрано для максимизации Q-значения следующего состояния. следования текущей политике. В результате Q-обучение относится к категории вне политики.

2.2 Состояние-действие-награда-государство-действие (SARSA)

SARSA очень напоминает Q-обучение. Ключевое различие между SARSA и Q-Learning заключается в том, что SARSA - это алгоритм, соответствующий политике. Это означает, что SARSA изучает значение Q на основе действия, выполняемого текущей политикой, а не жадной политикой.

SARSA Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

Действие a_ (t + 1) - это действие, выполняемое в следующее состояние s_ (t + 1) согласно текущей политике.

Псевдокод SARSA (https://martin-thoma.com/images/2016/07/sarsa-lambda.png)

Из псевдокода выше вы можете заметить, что выполняются два выбора действий, которые всегда соответствуют текущей политике. Напротив, Q-обучение не имеет ограничений для следующего действия, пока оно максимизирует Q-значение для следующего состояния.Следовательно, SARSA - это алгоритм, основанный на политике.

2.3 Deep Q Network (DQN)

Хотя Q-обучение - очень мощный алгоритм, его основной недостаток - отсутствие общности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно, по сути, напоминает динамическое программирование. Это указывает на то, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не имеет возможности оценивать значение для невидимых состояний.Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, введя нейронную сеть.

DQN использует нейронную сеть для оценки функции Q-значения. Входом для сети является ток, а выходом - соответствующее значение Q для каждого действия.

Пример DQN для Atari (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

В 2013 году DeepMind применил DQN к игре Atari, как показано на рисунке выше. Входными данными является необработанное изображение текущей игровой ситуации. Он прошел через несколько слоев, включая сверточный слой, а также полностью связанный слой.Результатом является Q-значение для каждого действия, которое может предпринять агент.

Вопрос сводится к следующему: Как мы обучаем сеть?

Ответ заключается в том, что мы обучаем сеть на основе уравнения обновления Q-обучения. Напомним, что целевое Q-значение для Q-обучения:

Целевое Q-значение (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

ϕ эквивалентно состоянию s, в то время как обозначает параметры в нейронной сети, которые не входят в область нашего обсуждения.Таким образом, функция потерь для сети определяется как квадрат ошибки между целевым значением Q и выходным значением Q из сети.

Псевдокод DQN (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

Еще два метода также важны для обучения DQN:

  1. Experience Replay : Так как обучающие образцы в типичном RL настройки сильно коррелированы и менее эффективны для данных, это приведет к более сложной конвергенции для сети. Одним из способов решения проблемы распространения образцов является воспроизведение опыта.По сути, образцы переходов сохраняются, которые затем случайным образом выбираются из «пула переходов» для обновления знаний.
  2. Отдельная целевая сеть : Целевая Q-сеть имеет ту же структуру, что и сеть, которая оценивает значение. Каждые C шагов, согласно приведенному выше псевдокоду, целевая сеть сбрасывается на другую. Таким образом, колебания становятся менее сильными, что приводит к более стабильным тренировкам.

2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)

Хотя DQN добилась огромного успеха в задачах более высокого измерения, таких как игра Atari, пространство действий все еще остается дискретным.Однако для многих задач, представляющих интерес, особенно для задач физического контроля, пространство действий является непрерывным. Если вы слишком точно распределите пространство действия, вы получите слишком большое пространство действия. Например, предположим, что степень свободной случайной системы равна 10. Для каждой степени вы делите пространство на 4 части. У вас будет 4¹⁰ = 1048576 действий. Также чрезвычайно сложно сходиться в таком большом пространстве действий.

DDPG опирается на архитектуру «актер-критик» с двумя одноименными элементами: актер и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, то есть для определения наилучшего действия для определенного состояния.

Функция политики (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

Критик используется для оценки функции политики, оцененной субъектом в соответствии с ошибкой временной разницы (TD).

Ошибка разницы во времени (http://proceedings.mlr.press/v32/silver14.pdf)

Здесь строчные буквы v обозначают политику, выбранную субъектом. Знакомо? Да! Это похоже на уравнение обновления Q-обучения! TD-обучение - это способ научиться предсказывать значение в зависимости от будущих значений данного состояния.Q-обучение - это особый тип TD-обучения для изучения Q-ценности.

Архитектура актера-критика (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

DDPG также заимствует идеи воспроизведения опыта и отдельной целевой сети от DQN . Другой проблемой для DDPG является то, что он редко выполняет исследование действий. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.

Action Noise (слева), Parameter Noise (справа) (https: //blog.openai.com / better-exploration-with-parameter-noise /)

Согласно этой статье, написанной OpenAI, утверждается, что добавление в пространство параметров лучше, чем в пространство действий. Один из часто используемых шумов - это случайный процесс Орнштейна-Уленбека.

Псевдокод DDPG (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

Я обсудил некоторые базовые концепции Q-обучения, SARSA, DQN и DDPG. В следующей статье я продолжу обсуждать другие современные алгоритмы обучения с подкреплением, включая NAF, A3C и т. Д.В конце я кратко сравним каждый из рассмотренных мной алгоритмов. Если у вас возникнут проблемы или вопросы относительно этой статьи, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или подписываться на меня в твиттере.

.

Различные методы работы с арматурой

  • Naviate для Revit
  • Naviate для Civil 3D
  • Поддержка и обучение
    • Поддержка
      • FAQ Naviate REX Известные проблемы
      • FAQ Отсутствует стороннее средство обновления
    • FAQ
    • Обучение
    • Вебинары
    • Советы и хитрости
      • Naviate for Revit Tips & Tricks (войти)
      • Советы и приемы Naviate для Civil 3D
    • База знаний (логин)
      • Naviate для Revit - видеоролики
      • Naviate для Revit - Технические документы
      • Naviate для Civil 3D
  • Сообщество
    • Свяжитесь с нами
    • События
    • Идея
    • Новости
    • Портал для участников
    • Блог: Naviate для Revit
    • Блог: Civil 3D и AutoCAD (на шведском языке)
  • Витрина
.

Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | Швета Бхатт

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 общего совокупного вознаграждения 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 сбалансировать и то, и другое, лучшая общая стратегия может включать 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 окружающей среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.

Q-Learning - это широко используемый подход без моделей, 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 позволяют оценивать значения для невидимых состояний.

Это можно преодолеть с помощью более совершенных 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" .

Так как 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 взаимодействии с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальные стратегии лечения в здравоохранении, и основанные на RL агенты 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.
.

Смотрите также