Refine
Year of publication
- 2016 (27) (remove)
Document Type
- Working Paper (11)
- Report (10)
- Conference Proceeding (4)
- Preprint (2)
Has Fulltext
- yes (27)
Keywords
- Risikomanagement (4)
- Digitalisierung (3)
- Optimierung (3)
- Solvency II (3)
- Ereignisdefinition (2)
- Forschungsbericht (2)
- Maschinelles Lernen (2)
- Reinsurance (2)
- Rückversicherung (2)
- Soft Computing (2)
- Versicherungswirtschaft (2)
- event definition (2)
- flood events (2)
- 3D Printing (1)
- 3D-Druck (1)
- Akademiker (1)
- Algorithmus (1)
- Angewandte Mathematik (1)
- Asset-Liability-Management (1)
- Automated Learning (1)
- Barwert (1)
- Bayesian Learning (1)
- Benchmarking (1)
- Beratung (1)
- Berichtspflichten (1)
- Bewertete Markov-Kette (1)
- Big Data (1)
- Ccomputational fluid dynamics (1)
- Combined simulation (1)
- Customer Journey (1)
- Data Mining (1)
- Discrete Optimization (1)
- Diversifikation (1)
- Dritte Säule (1)
- Ensemble Methods (1)
- Ensemble based modeling (1)
- Entdeckendes Lernen (1)
- Erfahrungsbericht (1)
- Evolutionary Computation (1)
- Evolutionsstrategie (1)
- Evolutionärer Algorithmus (1)
- Expensive Optimization (1)
- Experiment (1)
- Experimental Algorithmics (1)
- Flowcurve (1)
- Forschendes Lernen (1)
- Forschung (1)
- Forschungsschwerpunkt Rückversicherung (1)
- Forschungsstelle FaRis (1)
- Forschungsstelle Versicherungsmarkt (1)
- Forschungsstelle Versicherungsrecht (1)
- Function Approximation (1)
- Funktionstest (1)
- Genetische Algorithmen (1)
- Genetisches Programmieren (1)
- Globale Optimierung (1)
- Hochschule (1)
- Hot rolling (1)
- IT Architektur (1)
- Imputation (1)
- Informationsverhalten (1)
- Innovation (1)
- Institut für Versicherungswesen (1)
- Internes Modell (1)
- Katastrophe (1)
- Korrelation (1)
- Kriging (1)
- Kundenerfahrungen (1)
- Kundenorientierung (1)
- Lineare Regression (1)
- Machine Learning (1)
- Massive Online Analysis (1)
- Meta-model (1)
- Metal (1)
- Metamodell (1)
- Metamodels (1)
- Model Selection (1)
- Modelierung (1)
- Modeling (1)
- Net Promoter Score (1)
- Numerische Strömungssimulation (1)
- On-line Algorithm (1)
- Online-Portal (1)
- Optimization (1)
- Produktentwicklung (1)
- Promotion (1)
- Prozesse (1)
- Prämienrisiko (1)
- Regression (1)
- Research Report (1)
- Resilience (1)
- Resilienz (1)
- Risiko (1)
- Risikobudgetierung (1)
- Risikomaß (1)
- Schadenmodellierung (1)
- Sensortechnik (1)
- Sequential Parameter Optimization (1)
- Simulation-based Optimization (1)
- Stacked Generalization (1)
- Standardformel (1)
- Surrogate (1)
- Surrogate Mod (1)
- Surrogate Model (1)
- Surrogate Models (1)
- Telematiktarife (1)
- Test Function (1)
- Time Series (1)
- Univariate Data (1)
- Verbraucherverhalten (1)
- Verbraucherzufriedenheit (1)
- Vergleichsportal (1)
- Versicherung (1)
- Versicherungen (1)
- Versicherungswesen (1)
- Versicherungswissenschaft (1)
- Versorgungsstruktur (1)
- Wert (1)
- Wertarchitektur (1)
- Wirtschaftswissenschaften (1)
- charakteristische Funktion (1)
- Überschwemmungsereignisse (1)
- Überschwemmungsrisiko (1)
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.