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The performance of optimization algorithms relies crucially on their parameterizations. Finding good parameter settings is called algorithm tuning. Using
a simple simulated annealing algorithm, we will demonstrate how optimization algorithms can be tuned using the Sequential Parameter Optimization Toolbox (SPOT). SPOT provides several tools for automated and interactive tuning. The underlying concepts of the SPOT approach are explained. This includes key techniques such as exploratory fitness landscape analysis and response surface methodology. Many examples illustrate
how SPOT can be used for understanding the performance of algorithms and gaining insight into algorithm behavior. Furthermore, we demonstrate how SPOT can be used as an optimizer and how a sophisticated ensemble approach is able to combine several meta models via stacking.
To maximize the throughput of a hot rolling mill,
the number of passes has to be reduced. This can be achieved by maximizing the thickness reduction in each pass. For this purpose, exact predictions of roll force and torque are required. Hence, the predictive models that describe the physical behavior of the product have to be accurate and cover a wide range of different materials.
Due to market requirements a lot of new materials are tested and rolled. If these materials are chosen to be rolled more often, a suitable flow curve has to be established. It is not reasonable to determine those flow curves in laboratory, because of costs and time. A strong demand for quick parameter determination and the optimization of flow curve parameter with minimum costs is the logical consequence. Therefore parameter estimation and the optimization with real data, which were collected during previous runs, is a promising idea. Producers benefit from this data-driven approach and receive a huge gain in flexibility when rolling new
materials, optimizing current production, and increasing quality. This concept would also allow to optimize flow curve parameters, which have already been treated by standard methods. In this article, a new data-driven approach for predicting the physical behavior of the product and setting important parameters is presented.
We demonstrate how the prediction quality of the roll force and roll torque can be optimized sustainably. This offers the opportunity to continuously increase the workload in each pass to the theoretical maximum while product quality and process stability can also be improved.
Resilienz bezeichnet die Fähigkeit eines Systems nach einem exogenen Schock wieder in den Normalzustand zurück zu kehren. Wenn beispielsweise durch eine Katastrophe die Wasserversorgung der Bevölkerung nicht mehr gewährleistet ist, so geht es nicht um die Frage, was die Wiederherstellung der Versorgung kostet, sondern mit welchen Maßnahmen die Wiederherstellung überhaupt möglich ist. Eine Versorgungsstruktur ist also so zu gestalten, dass im Vorfeld schon klar ist, wie sie im Katastrophenfall wieder hergestellt werden kann. Bezogen auf ein Wirtschaftsunternehmen ist die Frage nach der Resilienz eine Erweiterung des klassischen Risikomanagements. Das 11. FaRis & DAV-Symposium bot einen Einblick in die Resilienzanalyse beim Katastrophenschutz, zeigte wie ein Resilienz-Management für ein Wirtschaftsunternehmen aussehen kann und schließlich wurde das Resilienz-Konzept auf Fragen der Versicherungsaufsicht übertragen.
Recovery after extreme events - Lessons learned and remaining challenges in Disaster Risk Reduction
(2017)
Disasters such as the Indian Ocean Tsunami 2004, but also other extreme events such as cyclones, earthquakes and tsunami substantially affect the lives of many thousands of people - they are events radically and abruptly changing local circumstances and needs. At the same time they can significantly reshape global paradigms of Disaster Risk Reduction (DRR). Such events also bring to light the challenges in coordinating assistance from the “global community” with all the intended and un-intended effects. Two of the most pressing questions therefore are whether the different actors have learned from the disaster and whether processes of DRR and livelihood improvements have been implemented successfully.
This volume gathers selected papers addressing the following key questions:
- Lessons learned: Which lessons have been learned in a way that a difference can be seen today for the livelihoods and resilience of local people in the regions affected?
- Lessons to be Learned: Despite the body of knowledge created and reflected in a good number of lessons learned studies – what is still unsolved or needs to be emphasized?
- Monitoring and evaluation: Which DRR measures have been perpetuated and how can they be monitored and evaluated scientifically?
- Resilience effects and (unintended) side-effects: Which coping, recovery and adaptation measures are
supported by the resilience paradigm and which other areas are side-lined, neglected or even contrary to the intended effects?
- Dynamics in risk: In which cases has resilience building taken place? In which cases have ulnerabilities
been shifted internally or new vulnerabilities been created?
- Relocation/resettlement: How did the relocation/resettlement process of displaced people take place and what are its long-term effects?
- Urban-rural divide: How have DRR measures in urban vs. rural areas differed and which linkages but also rifts in rehabilitation and reconstruction initiatives can be observed between the two?
- Early warning: What is the future of Early Warning and how can important top-down information chains benefit from or be balanced with bottom-up feedback of users and affected people?
It appears that extreme disaster events spark a plethora of actions in academia, civil society, media, policy, private sector and other organisations. Tragic, as such disasters are, they offer incentives for learning, locally and globally. Lately, disaster impacts have in many cases been detracted through the application of knowledge and experience gained from previous events. However, there are still a number of challenges with regards to learning from past disasters
In der vorliegenden Arbeit wird ausgehend von einer jährlichen inhomogenen Markov-Kette eine unterjährliche bewertete inhomogene Markov-Kette konstruiert. Die Konstruktion der unterjährlichen Übergangsmatrizen basiert auf der Taylorreihe der Potenzfunktion bzw. deren Partialsummen. Dieser Ansatz ist eine Verallgemeinerung des Falls, dass die unterjährlichen Übergangsmatrizen durch Interpolation der jährlichen Übergangsmatrizen und der Einheitsmatrix definiert werden. Anschließend liegt der Fokus der Arbeit auf der Verteilung der Zufallsvariablen „Barwert des Zahlungsstroms“ bzw. auf der zugehörigen charakteristischen Funktion, einem EDV-technischen Verfahren zur Berechnung der Momente der Zufallsvariablen und dessen Anwendung in zwei Fallbeispielen.
Social learning enables multiple robots to share learned experiences while completing a task. The literature offers examples where robots trained with social learning reach a higher performance compared to their individual learning counterparts. No explanation has been advanced for that observation. In this research, we present experimental results suggesting that a lack of tuning of the parameters in social learning experiments could be the cause. In other words: the better the parameter settings are tuned, the less social learning can improve the system performance.
Verunreinigungen im Wassernetz können weite Teile der Bevölkerung unmittelbar gefährden. Gefahrenpotenziale bestehen dabei nicht nur durch mögliche kriminelle Handlungen und terroristische Anschläge. Auch Betriebsstörungen, Systemfehler und Naturkatastrophen können zu Verunreinigungen führen.
When designing or developing optimization algorithms, test functions are crucial to evaluate
performance. Often, test functions are not sufficiently difficult, diverse, flexible or relevant to real-world
applications. Previously,
test functions with real-world relevance were generated by training a machine learning model based on
real-world data. The model estimation is used as a test function.
We propose a more principled approach using simulation instead of estimation.
Thus, relevant and varied test functions
are created which represent the behavior of real-world fitness landscapes.
Importantly, estimation can lead to excessively smooth test functions
while simulation may avoid this pitfall. Moreover, the simulation
can be conditioned by the data, so that the simulation reproduces the training data
but features diverse behavior in unobserved regions of the search space.
The proposed test function generator is illustrated with an intuitive, one-dimensional
example. To demonstrate the utility of this approach it
is applied to a protein sequence optimization problem.
This application demonstrates the advantages as well as practical limits of simulation-based
test functions.
Mit der „IVW Privat AG“ liegt ein relativ durchgängiges Datenmodell eines Schadenversicherungs-unternehmens vor, mit dem in vorangegangenen Publikationen eine Vielzahl von Solvency II Anwen-dungen illustriert werden konnten. Ergänzend dazu sollen in dieser Publikation unterschiedliche Bewertungsansätze für das verfügbare Kapital vorgestellt und miteinander verglichen werden – ausgehend vom sicherheitsorientierten HGB Kapital bis hin zum Marktkonsistenten Embedded Value (MCEV).
As the amount of data gathered by monitoring systems increases, using computational tools to analyze it becomes a necessity.
Machine learning algorithms can be used in both regression and classification problems, providing useful insights while avoiding the bias and proneness to errors of humans. In this paper, a specific kind of decision tree algorithm, called conditional inference tree, is used to extract relevant knowledge from data that pertains to electrical motors. The model is chosen due to its flexibility, strong statistical foundation, as well as great capabilities to generalize and cope with problems in the data. The obtained knowledge is organized in a structured way and then analyzed in the context of health condition monitoring. The final
results illustrate how the approach can be used to gain insight into the system and present the results in an understandable, user-friendly manner
Faserverbundwerkstoffe (FVW) und Composites haben in der Luft- und Raumfahrtindustrie, im Automobilbau, beim Bau von Windenergieanlagen und in vielen weiteren zukunftsträchtigen Branchen eine große Bedeutung. Maßnahmen, die ein Erkennen von Schädigungen simultan zur Entstehung ermöglichen und Restbetriebszeiten prognostizieren können, sind geeignet, die Lebensdauer von FVW-Konstruktionen zu erhöhen. Darüber hinaus ist eine zustandsorientierte und somit kosteneffektive Wartung dieser Bauteile möglich.
Sowohl die Prognose, als auch die Detektion von Schäden würde den ressourcenschonenden Einsatz dieser Werkstoff-gruppe ermöglichen. Das sogenannte Structural Health Monitoring (SHM) bezeichnet in diesem Zusammenhang eine Methode, die es ermöglicht, kontinuierlich Anhalts-punkte über die Funktionsfähigkeit von Bauteilen und Konstruktionen zu erhalten.
Dieser Artikel beschreibt die Planung, Durchführung und Analyse von SHM-Experimenten. Das Hauptziel bestand in der Planung von Experimenten zur Gewinnung von Messdaten mittels piezoelektrischen Elementen auf Versuchstafeln, bei denen bewusst trukturbeschädigungen eingebracht wurden. Statistische Auswertungsmethoden sollen auf ihre Eignung getestet werden, Rückschlüsse aus den experimentell gewonnenen Daten auf die Art der Strukturbeschädigungen zu ziehen.
Big Data für Versicherungen. Proceedings zum 21. Kölner Versicherungssymposium am 3.11.2016 in Köln
(2017)
Aufgrund der schnellen technologischen Entwicklungen und den damit einhergehenden erweiterten Möglichkeiten hat für den Begriff „Big Data“ eine starke Begriffserweiterung stattgefunden – insbesondere im Dreiklang Digitalisierung / Big Data / Cloud Computing (DBC). „Big Data“ im weiteren Sinn umfasst inzwischen mindesten die Themenfelder IT & Prozesse, Methoden & Modellierung, Produktentwicklung & Kundenmanagement sowie Recht & Datenschutz.
Wegen der hohen Bedeutung haben die Forschungsbereiche des ivwKöln für 2016 „Big Data“ als übergreifendes Forschungsthema gewählt. Im 21. Kölner Versicherungs-symposium wurde daher das Themenfeld in seiner Vielschichtigkeit von Referenten aus mehreren
Fachrichtungen skizziert.
Das Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr der Technischen Hochschule Köln veranstaltet seit November 2014 die abendliche Vortragsreihe „Risky Monday“, in der Experten aus Wissenschaft und Praxis verschiedene Ansätze, Themen und Denkweisen des interdisziplinären Risiko- und Krisenmanagements präsentieren So erlangen unsere Zuhörer neben Einblicke in gesellschaftliche und technische Aspekte des nationalen Bevölkerungsschutzes und der internationalen humanitären Hilfe, auch Wissen über die zugrunde liegenden konzeptionellen und wissenschaftlichen Ansätze. Die vorliegende Ausgabe bietet einen Überblick über die bis zum Wintersemester 2015/2016 stattgefundenen Vorträge, die beruflichen Hintergründe der Vortragenden und Möglichkeiten für Kooperationen im Rahmen von Bachelor- oder Masterarbeiten. Darüber hinaus finden sich in dieser Ausgabe Diskussionsbeiträge der Vortragenden zu Notfall- und Krisenmanagement in Verwaltungsbehörden, psychosozialer Unterstützung und Stakeholder-Beteiligung in der Katastrophenvorsorge.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (ivwKöln) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem Forschungsbericht auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
Cyclone separators are popular devices used to filter dust from the emitted flue gases. They are applied as pre-filters in many industrial processes including energy production and grain processing facilities.
Increasing computational power and the availability of 3D printers provide new tools for the combination of modeling and experimentation, which necessary for constructing efficient cyclones. Several simulation tools can be run in parallel, e.g., long running CFD simulations can be accompanied by experiments with 3D printers. Furthermore, results from analytical and data-driven models can be incorporated. There are fundamental differences between these modeling approaches: some models, e.g., analytical models, use domain knowledge, whereas data-driven models do not require any information about the underlying processes.
At the same time, data-driven models require input and output data, whereas analytical models do not. Combining results from models with different input-output structure is of great interest. This combination inspired the development of a new methodology. An optimization via multimodel simulation approach, which combines results from different models, is introduced.
Using cyclonic dust separators (cyclones) as a real-world simulation problem, the feasibility of this approach is demonstrated. Pros and cons of this approach are discussed and experiences from the experiments are presented.
Furthermore, technical problems, which are related to 3D-printing approaches, are discussed.
The use of surrogate models is a standard method to deal with complex, realworld
optimization problems. The first surrogate models were applied to continuous
optimization problems. In recent years, surrogate models gained importance
for discrete optimization problems. This article, which consists of three
parts, takes care of this development. The first part presents a survey of modelbased
methods, focusing on continuous optimization. It introduces a taxonomy,
which is useful as a guideline for selecting adequate model-based optimization
tools. The second part provides details for the case of discrete optimization
problems. Here, six strategies for dealing with discrete data structures are introduced.
A new approach for combining surrogate information via stacking
is proposed in the third part. The implementation of this approach will be
available in the open source R package SPOT2. The article concludes with a
discussion of recent developments and challenges in both application domains.
Data pre-processing is a key research topic in data mining because it plays a
crucial role in improving the accuracy of any data mining algorithm. In most
real world cases, a significant amount of the recorded data is found missing
due to most diverse errors. This loss of data is nearly always unavoidable.
Recovery of missing data plays a vital role in avoiding inaccurate data
mining decisions. Most multivariate imputation methods are not compatible
to univariate datasets and the traditional univariate imputation techniques
become highly biased as the missing data gap increases. With the current
technological advancements abundant data is being captured every second.
Hence, we intend to develop a new algorithm that enables maximum
utilization of the available big datasets for imputation. In this paper, we
present a Seasonal and Trend decomposition using Loess (STL) based
Seasonal Moving Window Algorithm, which is capable of handling patterns
with trend as well as cyclic characteristics. We show that the algorithm is
highly suitable for pre-processing of large datasets.
When researchers and practitioners in the field of
computational intelligence are confronted with real-world
problems, the question arises which method is the best to
apply. Nowadays, there are several, well established test
suites and well known artificial benchmark functions
available.
However, relevance and applicability of these methods to
real-world problems remains an open question in many
situations. Furthermore, the generalizability of these
methods cannot be taken for granted.
This paper describes a data-driven approach for the
generation of test instances, which is based on
real-world data. The test instance generation uses
data-preprocessing, feature extraction, modeling, and
parameterization. We apply this methodology on a classical
design of experiment real-world project and generate test
instances for benchmarking, e.g. design methods, surrogate
techniques, and optimization algorithms. While most
available results of methods applied on real-world
problems lack availability of the data for comparison,
our future goal is to create a toolbox covering multiple
data sets of real-world projects to provide a test
function generator to the research community.
Aufgrund der rasanten technologischen Entwicklungen und den damit einhergehenden erweiterten Möglichkeiten hat für den Begriff „Big Data“ eine starke Begriffserweiterung stattgefunden – insbesondere im Dreiklang Digitalisierung / Big Data / Cloud Computing (DBC). „Big Data“ im weiteren Sinn umfasst inzwischen mindesten die Themenfelder IT & Prozesse, Methoden & Modellierung, Produktentwicklung & Marketing sowie Recht & Datenschutz. Aufgrund der enormen Bedeutung und Vielschichtigkeit des Themas hat sich die Forschungsstelle aktuarielles Risikomanagement (FaRis) bei ihrem 10. FaRis & DAV Symposium mit den quantitativen Aspekten des Begriffs auseinandergesetzt.
Mit der verstärkten Nutzung digitaler Möglichkeiten im Privat- und Berufsleben werden digitale Kanäle auch für Versicherungsfragen immer selbstverständlicher. Am Markt haben sich bereits einige Online-Portale etabliert, die Versicherungsvergleiche und teils auch den Versicherungsabschluss anbieten. Allerdings gibt es bislang erst wenige bekannte Online-Portale für spezielle Zielgruppen wie beispielsweise für das attraktive Segment der Akademiker.
Die vorliegende Veröffentlichung stellt die wesentlichen Ergebnisse einer studentischen Projektarbeit dar, die im Sommersemester 2016 zum Thema „Online-Portal für Akademiker“ durchgeführt wurde. Sie beschreibt Besonderheiten entlang der Customer Journey von Akademikern in Versicherungsfragen und liefert erste Empfehlungen, wie ein Online-Portal für Akademiker gestaltet werden könnte, um ansprechend auf die Zielgruppe zu wirken.
Der momentane Rückversicherungsmarkt impliziert als „Käufermarkt“ einen direkten Ab-rieb der Rückversicherungsprämien und eine zusätzliche Aufweichung der Vertragsbedingungen. Als ein beliebter Ansatzpunkt zur Aufweichung des Vertragsinhaltes erweist sich die Ereignisdefinition. Dabei sollten Erst- und Rückversicherer allerdings auch in gegenwärtiger Marktphase die grundsätzlichen Anforderungen an die Definition eines Ereignisses berücksichtigen: Zunächst ist Grundvoraussetzung, dass die Eindeutigkeit der Ereignisdefinition im Interesse beider Vertragsparteien Sicherheit bezüglich der materiellen Wirkung des Rückversicherungsvertrages herstellt. Außerdem sollte eine adäquate Formulierung der zeitlichen, räumlichen und ursächlichen Ansatzpunkte der Ereignisdefinition dazu führen, dass die zugrundeliegenden Schadener-eignisse möglichst angemessen und homogen abgebildet werden. Kern der vorliegenden Arbeit ist die Prüfung, inwieweit eine marktgängige Ereignisdefinition die Anforderungen der Eindeutigkeit und Kongruenz mit dem darunterliegenden Originalrisiko hinsichtlich Überschwemmungsereignissen erfüllt. Diese wird sodann mit einer Ereignisdefinition der „Munich Re“ verglichen. Darüber hinaus wird anhand des Sturmereignisses Hilal 2008 gezeigt, welche Folgen eine fehlende Eindeutigkeit der Vertragsbedingungen besitzen kann.
Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Leben AG“
(2016)
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Durchführung der Berechnungen intensive Vorarbeiten benötigt werden. In dieser Ausarbeitung werden die wichtigsten Berechnungs-schritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Leben AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. Dieses vergleichsweise einfache Datenmodell eignet sich dabei nicht allein für die Berechnung der Standard-formel, sondern auch für weitere Anwendungen in diesem Zusammenhang.
Mit dem Sommer 2015 steigt die Zahl der geflüchteten Menschen, die in Deutschland und damit auch in Köln Schutz suchen, stark an. Neu war die Entwicklung jedoch nicht. Bereits seit 2010 verzeichnete die Stadt Köln einen Anstieg der Geflüchtetenzahlen, auf die die Verwaltung und die Stadtgesellschaft jedoch nur langsam reagierten. Die Fakultät für Angewandte Sozialwissenschaften der Technischen Hochschule hatte das Thema bereits im Sommersemester 2014 auf die Agenda gesetzt und sich hochschulintern und -extern mit dem Ansteigen der Flüchtlingszahlen und der Verantwortung von Stadt und Sozialer Arbeit auseinandergesetzt. Durch die hohen Flüchtlingszahlen in 2015 hat diese Debatte neue Bedeutung erhalten.
Ausgehend von den Widersprüchen, in denen professionelle Soziale Arbeit handelt, lautet die zentrale Frage dieser explorativen Studie: Welchen Handlungsspielraum hat die Soziale Arbeit in der Arbeit mit geflüchteten Menschen, die in Gemeinschaftsunterkünften untergebracht sind?
Das Projekt „Integrierte Sozialplanung für die Versorgung im Alter“ (Akronym: ISPInoVA) der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells einer integrierten Sozialplanung ab. Einbezogen werden hierbei (1) die verschiedenen Ressort- und Fachbereichsperspektiven (z.B. soziale Hilfe, Gesundheit, Wohnen etc.), (2) die unterschiedlichen Bedarfsgruppen im kommunalen Raum und (3) alle kommunalen Managementebenen. Ein besonderer Fokus wird gelegt auf Beteiligung und Partizipation der verschiedenen beteiligten Akteure sowie auf Innovationen in der Alterspolitik.
Das Erkenntnisinteresse im Rahmen des Schweizer Teilprojektes „Gestaltung der Alterspolitik, Beteiligung und Partizipation in ausgewählten Schweizer Städten und Gemeinden“ liegt im Verständnis und der Analyse aktueller Entwicklungen in der Sozialplanung für ältere Menschen in Schweizer Städten und Gemeinden sowie bei der Frage nach Beteiligungs- und Partizipationsformen, nach möglichen Innovationspromotoren und dem Bezug zur Sozialraumorientierung.
Quantitatives Risikomanagement. Proceedings zum 9. FaRis & DAV Symposium am 4. Dezember 2015 in Köln
(2016)
Das quantitative Risikomanagement nimmt an Bedeutung immer weiter zu. Hierbei spielt natürlich die interne Modellierung von Risiken eine entscheidende Rolle. In diesem Zusammenhang sind die verschiedenen Modellansätze zu beleuchten und Risikomaße bzw. Risikoaggregationsmethoden im Rahmen der Bewertung kritisch zu hinterfragen. Nicht zu vernachlässigen ist in der Betrachtung des Zusammenspiels verschiedener Risiken und somit auch in der Modellierung gerade bei Versicherungsunternehmen das Asset-Liability-Management.
Der momentane Rückversicherungsmarkt impliziert als „Käufermarkt“ einen direkten Ab-rieb der Rückversicherungsprämien und eine zusätzliche Aufweichung der Vertragsbedingungen. Als ein beliebter Ansatzpunkt zur Aufweichung des Vertragsinhaltes erweist sich die Ereignisdefinition. Dabei sollten Erst- und Rückversicherer allerdings auch in gegenwärtiger Marktphase die grundsätzlichen Anforderungen an die Definition eines Ereignisses berücksichtigen: Zunächst ist Grundvoraussetzung, dass die Eindeutigkeit der Ereignisdefinition im Interesse beider Vertragsparteien Sicherheit bezüglich der materiellen Wirkung des Rückversicherungsvertrages herstellt. Außerdem sollte eine adäquate Formulierung der zeitlichen, räumlichen und ursächlichen Ansatzpunkte der Ereignisdefinition dazu führen, dass die zugrundeliegenden Schadener-eignisse möglichst angemessen und homogen abgebildet werden. Kern der vorliegenden Arbeit ist die Prüfung, inwieweit eine marktgängige Ereignisdefinition die Anforderungen der Eindeutigkeit und Kongruenz mit dem darunterliegenden Originalrisiko hinsichtlich Überschwemmungsereignissen erfüllt. Diese wird sodann mit einer Ereignisdefinition der „Munich Re“ verglichen. Darüber hinaus wird anhand des Sturmereignisses Hilal 2008 gezeigt, welche Folgen eine fehlende Eindeutigkeit der Vertragsbedingungen besitzen kann.
This report presents a practical approach to stacked generalization in surrogate model based optimization. It exemplifies the integration of stacking methods into the surrogate model building process. First, a brief overview of the current state in surrogate model based opti- mization is presented. Stacked generalization is introduced as a promising ensemble surrogate modeling approach. Then two examples (the first is based on a real world application and the second on a set of artificial test functions) are presented. These examples clearly illustrate two properties of stacked generalization: (i) combining information from two poor performing models can result in a good performing model and (ii) even if the ensemble contains a good performing model, combining its information with information from poor performing models results in a relatively small performance decrease only.
In zwei vorangegangen Arbeiten wurde an Hand des durchgängigen Datenmodells der IVW Privat AG die Standardformel und deren wichtigsten Anwendungen diskutiert. In dieser Ausarbeitung wird ergänzend dazu die Konzeption eines internen Modells auf Basis dieses Datenmodells erläutert und die Ergebnisse denjenigen aus den Berechnungen des Standardmodells gegenübergestellt.
Ein großer Teil der älteren Bevölkerung lebt relativ zurückgezogen und ist nur eingeschränkt in das sozialräumliche Umfeld eingebunden. Mit zunehmendem Alter werden die sozialen Netzwerke kleiner und sind stärker durch familiäre Beziehungen geprägt. Allerdings sind die Familienbezüge räumlich entfernt oder sozial prekär, ebenso Kontakte in die Nachbarschaft oder ins weitere Umfeld im Quartier. Auch wenn Kontakte auf vereinzelte Familienbeziehungen oder auf einen engen Ausschnitt des herkunftskulturellen Milieus konzentriert bleiben, ist eine aktive Teilhabe schwach ausgeprägt. Einerseits handelt es sich um einen freiwilligen und bewussten sozialen Rückzug; andererseits resultieren die Gründe für das zurückgezogene Leben aus körperlichen, sozialen und/oder kognitiven Einschränkungen. Die zu Grunde liegenden Bewältigungsstrategien sind mit dem Risiko sozialer Isolation verbunden und münden in eine reduzierte Lebensqualität und die Anfälligkeit für Krankheiten aller Art.
Mit zunehmendem Lebensalter treten darüber hinaus neue Fragen auf, die die Orientierung im Alltag älterer Menschen betreffen: Das betrifft beispielsweise das selbstbestimmte Wohnen, die Gestaltung des Wochen- und Tagesablaufs und reicht bis zur Inanspruchnahme von Dienstleistungen. Ältere Menschen wissen häufig nicht, an wen sie sich mit ihren Fragen wenden können. Vor diesem Hintergrund besteht der Bedarf eines lokalen Lotsensystems, das die Fragen älterer Menschen nicht nur aufnehmen kann, sondern für sie Anschlüsse zu den „richtigen“ Stellen herstellt.
Im Projekt SONA („Seniorenorientierte Navigation“) wurde im Zeitraum 2012-2015 in Zusammenarbeit mit der Sozialverwaltung der Stadt Mülheim an der Ruhr ein Infrastrukturmodell von „Wegweisern“ bzw. „Lotsen“ entwickelt und erprobt, das sowohl die Funktion der Vermittlung von Informationen und Wegen in den verschiedenen Feldern des alltäglichen Lebens als auch die von „Kümmerern“ für Belange älterer Menschen übernimmt. Gefördert wurde das Projektvorhaben im Rahmen der SILQUA-FH-Förderlinie („Soziale Innovationen im Alter“) des Bundeministeriums für Bildung und Forschung mit dem Ziel, den Herausforderungen, die sich angesichts des demografischen Wandels ergeben, angemessen Rechnung zu tragen. Im Vordergrund der Forschungsaktivitäten stand die Verbesserung der Lebensqualität älterer Menschen sowie die Erhaltung und Stärkung ihrer Autonomie.
Der vorliegende Abschlussbericht stellt einen integrierten Handlungsrahmen dar, in dem auf zweierlei Wege über die Ergebnisse des Projekts referiert wird; zum einen werden Erfahrungen und Ergebnisse aus dem Projekt SONA vorgestellt, um sie für die Wissenschaft und Praxis nutzbar zu machen. Zum anderen werden allgemeine Handlungsempfehlungen ausgesprochen, um die Transfermöglichkeiten des Projekts zu erörtern. Zu den zentralen Ergebnissen zählt in diesem Kontext beispielsweise, dass ein Lotsensystem nur dann nachhaltig verankert werden kann, wenn es eine zentrale Koordinations- und Steuerungsverantwortlichkeit gibt. Darüber hinaus ist die Implementierung eines prozesshaften Qualitätsmanagements empfehlenswert, um die interne Organisation mit den Lotsen und Ansprechpartnern in den Themenfeldern sowie den Kontakt mit den Bürgern so zu gestalten, dass auf die Bedürfnisse der verschiedenen Zielgruppen passgenau reagiert werden kann.
When using machine learning techniques for learning a function approximation from given data it is often a difficult task to select the right modeling technique.
In many real-world settings is no preliminary knowledge about the objective function available. Then it might be beneficial if the algorithm could learn all models by itself and select the model that suits best to the problem.
This approach is known as automated model selection. In this work we propose a
generalization of this approach.
It combines the predictions of several into one more accurate ensemble surrogate model. This approach is studied in a fundamental way, by first evaluating minimalistic ensembles of only two surrogate models in detail and then proceeding to ensembles with three and more surrogate models.
The results show to what extent combinations of models can perform better than single surrogate models and provides insights into the scalability and robustness of the approach. The study focuses on multi-modal functions topologies, which are important in surrogate-assisted global optimization.
Nach einer langen Prozess- und Entwicklungsphase ist Solvency II seit dem 1. Januar 2016 als EU-einheitliches Solvenzsystem für Versicherungen eingeführt, wobei eine nicht unerhebliche Her-ausforderung in diesem Zusammenhang – auch im Hinblick auf die flankierenden Prozesse – die doch sehr extensiven Berichtsanforderungen aus der dritten Säule von Solvency II darstellen, die sich in einen quantitativen Teil mit einer Fülle von Tabellen und in einen qualitativen Teil mit mehreren narrativen Berichten aufteilen.
In der vorliegenden Arbeit wird ausgehend von einer jährlichen inhomogenen Markov-Kette durch lineare Interpolation der Übergangsmatrizen und der Einheitsmatrix sowohl eine unterjährliches als auch ein zeitstetige bewertete inhomogene Markov-Kette konstruiert. Beim unterjährlichen Modell liegt der Fokus auf der Verteilung der Zufallsvariablen „Barwert des Zahlungsstroms“ bzw. auf der zugehörigen charakteristischen Funktion und einem EDV-technischen Verfahren zur Berechnung der Momente der Zufallsvariablen. Beim zeitstetigen Modell steht neben der Konstruktion und den üblichen Ergebnissen für zeitstetige Markov-Ketten, die Verallgemeinerung des Restglieds bzw. des Invarianzsatzes im Mittelpunkt des Interesses.
In this paper we present a comparison of different data driven modeling methods. The first instance of a data driven linear Bayesian model is compared with several linear regression models, a Kriging model and a genetic programming model.
The models are build on industrial data for the development of a robust gas sensor.
The data contain limited amount of samples and a high variance.
The mean square error of the models implemented in a test dataset is used as the comparison strategy.
The results indicate that standard linear regression approaches as well as Kriging and GP show good results,
whereas the Bayesian approach, despite the fact that it requires additional resources, does not lead to improved results.
This paper proposes an experimental methodology for on-line machine learning algorithms, i.e., for algorithms that work on data that are available in a sequential order.
It is demonstrated how established tools from experimental algorithmics (EA) can be applied in the on-line or streaming data setting.
The massive on-line analysis (MOA) framework is used to perform the experiments.
Benefits of a well-defined report structure are discussed.
The application of methods from the EA community to on-line or streaming data is referred to as experimental algorithmics for streaming data (EADS).
Die neue Welt ist intuitiv und leicht. Die Toleranz der Kunden gegenüber Umständlichkeit und Intransparenz sinkt. Andere Branchen bemühen sich schon heute darum, Kundenbedürfnisse jenseits der Industriegrenzen zu erkennen und zu bedienen. Erfahrungen, die Kunden in der digitalen Welt in anderen Branchen machen, prägen zunehmend ihre Erwartungen auch an Versicherungsunternehmen. Dies stellt die Assekuranz vor enorme Herausforderungen, da sie oft noch eher produktorientiert als kundenzentriert agiert. Der vorliegende Symposiumsband fasst die Kernaussagen der Fachvorträge des 20. Kölner Versicherungssymposiums zusammen. Es werden Ansätze von Versicherungsunternehmen vorgestellt, die sich schon heute darum bemühen, Kundenorientierung zu verbessern und positive Kundenerlebnisse zu ermöglichen.
Der Forschungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Maltechnik von Hans Holbein d. Ä. Die Materialien und deren Verwendung werden dabei im historischen und kunsttechnologischen Kontext der großen Altarwerke des Künstlers um 1500 betrachtet. Methodisch stehen die Auswertung historischer Quellen zur Maltechnik, die kunsttechnologische Untersuchung und materialanalytische Verfahren im Zentrum.
Die extensive Beimischung von geriebenem Glas und Quarz im Farbmaterial Holbeins, die in solch einem Umfang im Material eines nordeuropäischen Künstlers noch nie nachgewiesen werden konnte, ist ein zentrales Thema der Arbeit, genauso wie die eingehende Beschäftigung mit Holbeins Palette und seiner Malerei an sich.
Neben der analytischen Untersuchung der verwendeten Farbmittel und Materialien ist die Auseinandersetzung mit der Unterzeichnung und deren Bildwirkung ein weiteres wichtiges Forschungsthema. Dazu werden die Handzeichnungen des Künstlers hinsichtlich des Stils und der Materialien als Vergleichsmaterial herangezogen.
Die Untersuchung liefert sowohl in Bezug auf die Materialien als auch auf deren Anwendung eine Erweiterung und Vertiefung des Kenntnisstandes zur Maltechnik um 1500 in vielen Bereichen.
Forschendes Lernen versteht sich als ein methodisches Prinzip, das Forschungsorientierung und Verknüpfung von Forschung und Lehre in die Studiengänge und Lehrveranstaltungen integriert und für studentische Lernprozesse nutzbringend anwendet. Studierende sind dabei Teil der Scientific Community.
Dieser Artikel ist ein Erfahrungsbericht, in dem das Konzept des „Forschenden Lernens“ in einer Variante vorgestellt wird, die in den letzten zehn Jahren an einer deutschen Fachhochschule für ingenieurwissenschaftliche Studiengänge entwickelt wurde.
Da es „das“ Forschende Lernen nicht gibt, werden zunächst die für diesen Artikel relevanten Gesichtspunkte zusammengestellt. Darauf aufbauend wird ein Prozessmodell des Forschenden Lernens vorgestellt. Dieses Modell ermöglicht Forschendes Lernen für Bachelor- und Masterstudierende sowie für Doktorandinnen und Doktoranden.
Mit diesem Bericht dokumentiert das Institut für Versicherungswesen (IVW) seine Forschungsaktivitäten des vergangenen Jahres. Wir geben damit gegenüber der Öffentlichkeit und insbesondere den Freunden und Förderern des Instituts Rechenschaft über die geleistete Forschungsarbeit. Darüber hinaus wollen wir in diesem Forschungsbericht des IVW auch darlegen, welche Forschungsziele wir am Institut verfolgen und welche Aktivitäten derzeit geplant sind.
Ziel des Forschungsprojektes "Mehrkriterielle CI-basierte Optimierungsverfahren für den industriellen Einsatz" (MCIOP) war die Verringerung von Schadstoffemissionen in Kohlekraftwerken. Der wissenschaftliche Fokus lag auf der Entwicklung von Methoden, die in der Lage sind, interpretierbare Modelle für die Schadstoffemissionen automatisch zu generieren. Hierzu wurden mehrkriterielle Optimierungsverfahren entwickelt und eingesetzt. Zur Zeit- und Kostenreduktion wurde die Optimierung durch Surrogat-Modelle erfolgen, die abgestuft mit aufwändigeren Simulationen zum Einsatz kamen („optimization via simulation“). Bei der Untersuchung von Staubabscheidern konnten durch eine mehrkriterielle Optimierung unterschiedliche Zielgrößen, wie z.B. Abscheidegrad und Druckverlust, gleichzeitig berücksichtigt werden.
Dieser Bericht beschreibt die im Projekt MCIOP im Zeitraum von August 2011 bis einschließlich Juni 2015 erzielten Ergebnisse.
Economic Scenario Generators (ESGs) sind zu einem unverzichtbaren Instrument für das Risikomanagement von Versicherungsunternehmen geworden. Auf Grund der Langfristigkeit ihres Geschäftsmodells nutzen insbesondere Lebensversicherer ESGs zur wertorientierten Steuerung. Mit Einführung von Solvency II zum 1.1.2016 werden ESGs verstärkt auch bei der Berechnung des erforderlichen Solvenzkapitals eingesetzt. Stochastische Modellierungen der Kapitalmärkte bilden die Grundlage jedes ESGs. Die Modellannahmen und erst recht die Kalibrierung der Modelle bedingen einen sehr großen Gestaltungsspielraum beim Einsatz von ESGs. Das Symposium gibt Anstöße für die Beurteilung der Qualität eines ESGs. Ein weiterer Schwerpunkt des Symposiums ist das Thema "Liquiditäts(risiko-)management für Versicherer". Liquidität ist die Fähigkeit eines Unternehmens, seinen Zahlungsverpflichtungen jederzeit in vollem Umfang nachzukommen. Liquiditätsrisiken erwachsen bei einem Versicherungsunternehmen vor allem aus einer illiquiden Kapitalanlage, aber auch aus der Unsicherheit hinsichtlich des Zeitpunkts und der Höhe der versicherungstechnischen Verpflichtungen. Auf dem Symposium werden Methoden des Liquiditätsmanagements und Methoden der Steuerung des Liquiditätsrisikos vorgestellt und diskutiert.
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Befüllung des QIS 5 Berechnungstools i. d. R. intensive Vorarbeiten benötigt werden. Im ersten Teil wurden die wichtigsten Berechnungsschritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. In diesem Teil wird die Projektion der Standardformel auf das Folgejahr durchgeführt und es werden weitere Anwendungen an Hand dieses durchgängigen Datenmodells erläutert.
Nach größeren überregionalen und auch kleineren regionalen Schadenereignissen wird wiederholt diskutiert, welche Mechanismen und Maßnahmen erforderlich sind, um die Gesellschaft widerstandsfähiger gegen Naturgefahren (und auch andere Gefahren) zu machen. Diese öffentlich, auf politischer und wissenschaftlicher Ebene geführte Auseinandersetzung führt stets zu einem gewissen Aktionismus, zu unmittelbaren Bekundungen von monetärer Abgeltung der Schäden, und zu Bekenntnissen im Sinne einer erforderlichen nachhaltigeren Schutzstrategie basierend auf dem Risikoansatz. lm Laufe von Wochen und Monaten nach den Ereignissen verebbt diese Diskussion allerdings regelmäßig, nur vereinzelt werden grundlegende Transformationsprozesse im Umgang mit Naturgefahren angestoßen. Vor diesem Hintergrund stellte das 27. Treffen des Arbeitskreises Naturgefahren/ Naturrisiken die Fragen nach dem Zusammenhang zwischen der Rolle von Wissen, Erfahrung und Lernen im Umgang mit gegenwärtigen aber auch zukünftigen Naturgefahren in den Mittelpunkt. Die vorliegende Ausgabe der Schriftenreihe ‚Integrative Risk and Security Research‘ bietet nun, im Rahmen von Fach- sowie Diskussionsbeiträgen, Einblicke in die dort diskutierten Perspektiven und deckt dabei eine Vielzahl von Gefahren und Risiken ab, wie z.B. Überschwemmung, Hitze, Frost- und Brandschaden in der Landwirtschaft, ein mögliches Versagen des Stromnetzes, Erdbeben, Sturmfluten und Lawinen.
Management des Langlebigkeitsrisikos. Proceedings zum 7. FaRis & DAV Symposium am 5.12.2014 in Köln
(2015)
Die säkulare Sterblichkeitsverbesserung stellt seit langem alle Alterssicherungssysteme vor große Herausforderungen. Nicht zuletzt die Lebensversicherungswirtschaft als klassischer Anbieter von privaten Rentenversicherungen ist davon betroffen. Eine Analyse der Sterblichkeitsentwicklung kann unter ganz unterschiedlichen Blickwinkeln durchgeführt werden; einige wichtige Aspekte wurden beim 7. FaRis & DAV-Symposium vertieft behandelt.
Land-use intensification and urbanisation processes are degrading ecosystem services in the Guapiaçu-Macacu watershed in the state of Rio de Janeiro, Brazil. Paying farmers to forgo agricultural production activities in order to restore natural watershed services might be a viable means of securing water resources over the long term for the approximately 2.5 million urban water users in the region. This study quantified the costs of changing current land-use patterns to enhance watershed services. These costs are compared to estimates of the avoided water treatment costs for the public potable water supply as a proxy of willingness-to-pay for watershed services. Farm-household data was used to estimate the opportunity costs of abandoning current land uses in order to allow natural vegetation succession; a process that is very likely to improve water quality in terms of reducing erosion and subsequently water turbidity. Opportunity cost estimates were extrapolated to the watershed scale based on land-use classifications and a vulnerability analysis for identifying priority areas for watershed management interventions. Water quality and treatment cost data from the primary local water treatment plant (principal water user in the study area) were analysed to assess the potential demand for watershed services. The conversion of agricultural land uses for the benefit of watershed service provision was found to entail high opportunity costs in the study area, which is near the city of Rio de Janeiro. Alternative, relatively low-cost practices that support watershed conservation do exist for the livestock production systems. Other options include: implementing soil conservation techniques, permanent protection of areas that are vulnerable to erosion, protecting and restoring riparian and headwater areas, and applying more sustainable agricultural practices. These measures have the potential to directly reduce the amount of sediment and nutrients reaching water bodies and, in turn, decrease the costs of treatment required for providing the potable water supply. Based on treatment costs, the state water utility company’s willingness-to-pay for watershed services alone will not be sufficient to compensate farmers for forgoing agricultural production activities in order to improve the provision of additional watershed services. The results suggest that the opportunity costs of land-cover changes at the scale needed to improve water quality will likely exceed the cost of additional investments in water treatment. Monetary incentives conditioned on specific adjustments to existing production systems could offer a complementary role for improving watershed services. The willingness-to-pay analysis, however, only focused on chemical treatment costs and one of a potentially wide range of ecosystem services provided by the natural vegetation in the Guapiaçu-Macacu watershed (water quality maintenance for potable water provision). Other ecosystem services provided by forest cover include carbon sequestration and storage, moderation of extreme weather events, regulation of water flows, landscape aesthetics, and biodiversity protection. Factoring these additional ecosystem services into the willingness-to-pay equation is likely to change the conclusions of the assessment in favour of additional conservation action, either through payments for ecosystem services (PES) or other policy instruments. This effort contributes to the growing body of related scientific literature by offering additional knowledge on how to combine spatially explicit economic and environmental information to provide valuable insights into the feasibility of implementing PES schemes at the scale of entire watersheds. This is relevant to helping inform decision-making processes with respect to the economic scope of incentive-based watershed management in the context of the Guapiaçu-Macacu watershed. Furthermore, the findings of this research can serve long-term watershed conservation initiatives and public policy in other watersheds of the Atlantic Forest biome by facilitating the targeting of conservation incentives for a cost-effective watershed management.
Dieser Schlussbericht beschreibt die im Projekt „CI-basierte mehrkriterielle Optimierungsverfahren für Anwendungen in der Industrie“ (CIMO) im Zeitraum von November 2011 bis einschließlich Oktober 2014 erzielten Ergebnisse. Für aufwändige Optimierungsprobleme aus der Industrie wurden geeignete Lösungsverfahren entwickelt. Der Schwerpunkt lag hierbei auf Methoden aus den Bereichen Computational Intelligence (CI) und Surrogatmodellierung. Diese bieten die Möglichkeit, wichtige Herausforderung von aufwändigen, komplexen Optimierungsproblemen zu lösen. Die entwickelten Methoden können verschiedene konfliktäre Zielgrößen berücksichtigen, verschiedene Hierarchieebenen des Problems in die Optimierung integrieren, Nebenbedingungen beachten, vektorielle aber auch strukturierte Daten verarbeiten (kombinatorische Optimierung) sowie die Notwendigkeit teurer/zeitaufwändiger Zielfunktionsberechnungen reduzieren. Die entwickelten Methoden wurden schwerpunktmäßig auf einer Problemstellung aus der Kraftwerkstechnik angewendet, nämlich der Optimierung der Geometrie eines Fliehkraftabscheiders (auch: Zyklon), der Staubanteile aus Abgasen filtert. Das Optimierungsproblem, das diese FIiehkraftabscheider aufwerfen, führt zu konfliktären Zielsetzungen (z.B. Druckverlust, Abscheidegrad). Zyklone können unter anderem über aufwändige Computational Fluid Dynamics (CFD) Simulationen berechnet werden, es stehen aber auch einfache analytische Gleichungen als Schätzung zu Verfügung. Die Verknüpfung von beidem zeigt hier beispielhaft wie Hierarchieebenen eines Optimierungsproblems mit den Methoden des Projektes verbunden werden können. Neben dieser Schwerpunktanwendung konnte auch gezeigt werden, dass die Methoden in vielen weiteren Bereichen Erfolgreich zur Anwendung kommen können: Biogaserzeugung, Wasserwirtschaft, Stahlindustrie. Die besondere Herausforderung der behandelten Probleme und Methoden bietet viele wichtige Forschungsmöglichkeiten für zukünftige Projekte, die derzeit durch die Projektpartner vorbereitet werden.
Wir betrachten einen Pensionsfonds, der den Versorgungsberechtigten gegen Zahlung eines Einmalbeitrags eine Leibrente gewährt. Der Pensionsfonds verfügt über keinen externen Sponsor oder Garantiegeber (daher selbstfinanzierend), so dass alle Renten immer und ausschließlich aus dem vorhandenen Vermögen gezahlt werden müssen. In extremen Situationen (deutliche Verlängerung der Lebenserwartung, substanzielle Einbrüche bei den Kapitalanlagen) muss der Pensionsfonds daher die Renten nach unten anpassen. Wir entwickeln und untersuchen Regeln für das Asset-Liability-Management, bei denen die beiden widerstrebenden Ziele, nämlich hohe und zugleich stabile Renten, simultan berücksichtigt werden. Wir führen den Nachweis, dass der intergenerationale Risikoausgleich im Rentenkollektiv substanziell das Rendite-Risiko-Profil für die Versorgungsempfänger verbessert.
Sequential Parameter Optimization is a model-based optimization methodology, which includes several techniques for handling uncertainty. Simple approaches such as sharp- ening and more sophisticated approaches such as optimal computing budget allocation are available. For many real world engineering problems, the objective function can be evaluated at different levels of fidelity. For instance, a CFD simulation might provide a very time consuming but accurate way to estimate the quality of a solution.The same solution could be evaluated based on simplified mathematical equations, leading to a cheaper but less accurate estimate. Combining these different levels of fidelity in a model-based optimization process is referred to as multi-fidelity optimization. This chapter describes uncertainty-handling techniques for meta-model based search heuristics in combination with multi-fidelity optimization. Co-Kriging is one power- ful method to correlate multiple sets of data from different levels of fidelity. For the first time, Sequential Parameter Optimization with co-Kriging is applied to noisy test functions. This study will introduce these techniques and discuss how they can be applied to real-world examples.
Ein Wiki ist eine Form von Social Software, die sich insbesondere zur Unterstützung der kollaborativen Wissensverarbeitung eignet und zunehmend im Unternehmenskontext eingesetzt wird. Ein Wiki lebt vom Prinzip der kollektiven Intelligenz. Somit wird die Schaffung einer kritischen Masse an Nutzern zum Erfolgsfaktor. Erkennt der Nutzer einen echten Mehrwert, so ist er gewillt, die Anwendung zu nutzen. Um diesen Mehrwert zu generieren, erfordert es eine funktionale Integration in die Arbeitsprozesse und die Systemlandschaft des Unternehmens. Um dies zu gewährleisten, wird in der vorliegenden Veröffentlichung eine idealtypische Vorgehensweise zur Einführung eines Wikis entwickelt. Es wird gezeigt, wie sich der Grundgedanke des prozessorientierten Wissensmanagements auf die Konzeption eines Wikis übertragen lässt. Die erarbeiteten theoretischen Grundlagen werden an der beispielhaften fachlichen Konzeption eines Wikis zur Unterstützung des Wissensmanagements im Produktentwicklungsprozess eines Lebens-versicherers angewendet. Zu diesem Zweck werden Anwendungsszenarien entwickelt, in denen die Nutzer durch den Einsatz des Wikis profitieren.