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Institute
- Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen (77)
- Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) (31)
- Fakultät 04 / Schmalenbach Institut für Wirtschaftswissenschaften (26)
- Zentrum für Lehrentwicklung (20)
- Fakultät 10 / Institut für Informatik (16)
- Fakultät 09 / Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr (12)
- Fakultät 05 / Institut für Baugeschichte und Denkmalpflege (8)
- Fakultät 07 / Institut für Nachrichtentechnik (5)
- Fakultät 01 / Institut für Sozialpolitik und Sozialmanagement (4)
- Fakultät 10 / Institut für Data Science, Engineering, and Analytics (4)
The fashion industry is one of the most harmful industries in the world. Many garments are produced and dyed on a petroleum base; vast amounts of water are used in the production of textiles and garments; and environmentally harmful chemicals are released into the environment during production. Working towards sustainability in fashion is more relevant than ever. One way of doing this is to design garments with nature. To do so, I am presenting an example of biotechnology in the field of dyeing techniques. The project is innovative and future-driven in that it offers alternatives to industrial, petroleum-based dyeing techniques. A number of bacteria produce different colored pigments. The bacteria strain Janthinobacterium lividum, for example, is considered nontoxic and safe to handle. It is found in nature on the skin of the red-backed salamander. The bacteria produce dark purple pigments called violacein. With the pigment’s antifungal and antibacterial characteristics, it protects itself and its host from intruders. Can the pigment, however, be applied to dye textiles?
Surrogate-assisted optimization has proven to be very successful if applied to industrial problems. The use of a data-driven surrogate model of an objective function during an optimization cycle has many bene ts, such as being cheap to evaluate and further providing both information about the objective landscape and the parameter space. In preliminary work, it was researched how surrogate-assisted optimization can help to optimize the structure of a neural network (NN) controller. In this work, we will focus on how surrogates can help to improve the direct learning process of a transparent feed-forward neural network controller. As an initial case study we will consider a manageable real-world control task: the elevator supervisory group problem (ESGC) using a simplified simulation model. We use this model as a benchmark which should indicate the applicability and performance of surrogate-assisted optimization to this kind of tasks. While the optimization process itself is in this case not onsidered expensive, the results show that surrogate-assisted optimization is capable of outperforming metaheuristic optimization methods for a low number of evaluations. Further the surrogate can be used for signi cance analysis of the inputs and weighted connections to further exploit problem information.
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.
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Befüllung des QIS 5 Berechnungstools in der Regel intensive Vorarbeiten benötigt werden. In dieser Ausarbeitung werden die wichtigsten Berechnungsschritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat 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 Standardformel, sondern auch für weitere Anwendungen in diesem Zusammenhang.
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.
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.
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.
Beim kollektiven Sparen teilt sich das gesamte Sparvermögen in zwei Teile: Zum einen in die Summe der individuellen Sparguthaben und zum anderen in ein kollektives Sparvermögen (kollektive Reserve), das nicht den einzelnen Sparer zuzurechnen ist, sondern der Gesamtheit aller Sparer. Die kollektive Reserve wird dafür verwendet, kurzfristige Wertschwankungen des angelegten Sparvermögens auszugleichen: Bei einer überdurchschnittlich guten Performance des Gesamtvermögens wird ein Teil der Kapitalerträge der kollektiven Reserve zugeführt. Bei einer schlechten Performance werden Teile der Reserve dafür verwendet, eine kontinuierliche Wertentwicklung der individuellen Guthaben sicher zu stellen. Durch den Auf- und Abbau der kollektiven Reserve werden also die Schwankungen am Kapitalmarkt ausgeglichen. In [Goecke 2011] wurde ein zeitstetiges Modell für den kollektiven Sparprozess vorgestellt und analysiert. In der hier vorliegenden Arbeit untersuchen wir zeit-diskrete Versionen des Modells, die wir mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen auswerten. Hierbei berechnen wir verschiedenen Rendite-Risiko-Profile des kollektiven Sparens und vergleichen diese mit entsprechenden Profilen für nicht-kollektive Anlagestrategien (Constant-Mix-, Buy-and- Hold- und CPPI-Strategien). Der Vergleich zeigt einen klaren komparativen Vorteil des kollektiven Sparens.
Beim kollektiven Sparen teilt sich das gesamte Sparvermögen in zwei Teile: Zum einen in die Summe der individuellen Sparguthaben und zum anderen in ein kollektives Sparvermögen (kollektive Reserve), das nicht dem einzelnen Sparer zuzurechnen ist, sondern der Gesamtheit aller Sparer. Die kollektive Reserve wird dafür verwendet, kurzfristige Wertschwankungen des angelegten Sparver-mögens auszugleichen: Bei einer überdurchschnittlich guten Performance des Gesamtvermögens wird ein Teil der Kapitalerträge der kollektiven Reserve zugeführt. Bei einer schlechten Performance werden Teile der Reserve dafür verwendet, eine kontinuierliche Wertentwicklung der individuellen Guthaben sicher zu stellen. Durch den Auf- und Abbau der kollektiven Reserve werden also die Schwankungen am Kapitalmarkt ausgeglichen. In [Goecke 2011] wurde ein zeitstetiges Modell für den kollektiven Sparprozess vorgestellt und analysiert. In [Goecke 2012] wurde dann das Modell anhand von Monte-Carlo Simulationen getestet. In einem weiteren Schritt soll in der hier vorliegenden Arbeit ein Backtesting durchgeführt werden. Wir untersuchen, wie das Modell des kollektiven Sparens unter Zugrundelegung realer Kapitalmarktdaten sich in der Vergangenheit verhalten hätte. Hierbei vergleichen wir das Modell des kollek- tiven Sparens mit nicht-kollektiven Anlagestrategien.
Fondssparen ist dadurch gekennzeichnet, dass das Kapitalanlagerisiko des Fonds unmittelbar auf das Anteilsvermögen wirkt. Altersvorsorgesparer scheuen Kapitalmarktrisiken insbesondere kurz vor Rentenbeginn. Die Idee von With-Profit Policen (Lebensversicherungsverträgen mit Überschussbeteiligung) ist, dass die Kapitalerträge teilweise den Versicherten direkt gutgeschrieben werden und teilweise einer kollektiven Reserve zugeführt werden. Bei positiver Entwicklung am Kapitalmarkt kann so die Reserve aufgebaut werden; Verluste am Kapitalmarkt können andererseits durch Entnahmen aus der Reserve kompensiert werden. Der Auf- und Abbau der kollektiven Reserve bedeutet einen Risikotransfer zwischen den Sparergenerationen. Wir stellen hier ein zeitstetiges Modell zur Analyse dieses Risikotransformationsprozesses vor. Mit Hilfe stochastischer Prozesses können wir Aussagen über Grenzverteilungen, risikoneutrale Bewertungen und Ruinwahrscheinlichkeiten herleiten. Anhand von Rendite-Risikoprofilen kann nachgewiesen werden, dass der intergenerationale Risikotransfer tatsächlich einen Nutzeneffekt hat.
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.
SOMA - Systematische Optimierung von Modellen in IT- und Automatisierungstechnik (Schlussbericht)
(2013)
Das im Rahmen der Förderlinie IngenieurNachwuchs geförderte Forschungsvorhaben Systematische Optimierung von Modellen für Informations- und Automatisierungs-technik (kurz: SOMA) startete im August 2009. Eine wesentliche Zielsetzung war die Entwicklung und Optimierung von Modellen zur Prognose von Zielgrößen. Ein wichtiges Merkmal ist dabei die effiziente Optimierung dieser Modelle, welche es ermöglichen soll, mit einer streng limitierten Anzahl an Auswertungen gute Parametereinstellungen zu bestimmen. Mithilfe dieser genaueren Parametrierungen der unterliegenden Modelle können unter Einbeziehung neuer merkmalserzeugender Verfahren insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen verbesserte Lösungen erzielt werden. Als direkter Gewinn derartiger Verbesserungen konnte für KMUs ein geeignetes Framework für Modellierungs- und Prognoseaufgaben be- reitgestellt werden, sodass mit geringem technischem und personellen Aufwand performante und nahezu optimale Lösungen erzielt werden können. Dieser Schluss-bericht beschreibt die im Projekt durchgeführten Maßnahmen und Ergebnisse.
Social Media werden mittlerweile auch von vielen deutschen Versicherern für die Kommunikation mit ihren Kunden und Interessenten eingesetzt. Die Intensität und der Erfolg unterscheiden sich jedoch signifikant voneinander. Inhalt dieses Artikel ist ein Reifegradmodell für die deutsche Versicherungswirtschaft, das auf Basis belastbarer Key Performance Indikatoren die Social Media-Reife eines Versicherungsunternehmens in Form eines Ratings bemisst. Weiterhin wird eine erste Einschätzung des Reifegrades der deutschen Service-, Direkt- und öffentlichen Versicherer geboten, das auf den Einzelratings von 52 Unternehmen beruht.
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.
Cyclone Dust Separators are devices often used to filter solid particles from flue gas. Such cyclones are supposed to filter as much solid particles from the carrying gas as possible. At the same time, they should only introduce a minimal pressure loss to the system. Hence, collection efficiency has to be maximized and pressure loss minimized. Both the collection efficiency and pressure loss are heavily influenced by the cyclones geometry. In this paper, we optimize seven geometrical parameters of an analytical cyclone model. Furthermore, noise variables are introduced to the model, representing the non-deterministic structure of the real-world problem. This is used to investigate robustness and sensitivity of solutions. Both the deterministic as well as the stochastic model are optimized with an SMS-EMOA. The SMS-EMOA is compared to a single objective optimization algorithm. For the harder, stochastic optimization problem, a surrogate-model-supported SMS-EMOA is compared against the model-free SMS-EMOA. The model supported approach yields better solutions with the same run-time budget.
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.
Sensor placement for contaminant detection in water distribution systems (WDS) has become a topic of great interest aiming to secure a population's water supply. Several approaches can be found in the literature with differences ranging from the objective selected to optimize to the methods implemented to solve the optimization problem. In this work we aim to give an overview of the current work in sensor placement with focus on contaminant detection for WDS. We present some of the objectives for which the sensor placement problem is defined along with common optimization algorithms and Toolkits available to help with algorithm testing and comparison.
In den letzten Jahren hat sich an den Hochschulen und Universitäten im deutschsprachigen Raum eine große Vielfalt des Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) herausgebildet. An der zunehmenden Verbreitung und Rezeption ist zu erkennen, dass SoTL vielfältige Potentiale für die (Weiter-)Entwicklung und engere Verzahnung fachspezifischer Lehre mit dem hochschuldidaktischen Gesamtanspruch aufweist. Ziel dieses Forschungsbands ist es, auf Basis einer Bestandsaufnahme ausgewählter aktueller SoTL-Projekte an deutschsprachigen Hochschulen eine forschungsgeleitete Auseinandersetzung mit der Hochschullehre zu führen, in der insbesondere Lehrende, Forschende und Hochschuldidaktiker*innen, aber auch Studierende involviert sind. Der Band versammelt Beiträge zu den Themenfeldern Entwicklung innovativer Lehrformate und Anwendungen, Förderung reflexiver Kompetenzen sowie SoTL und Gemeinschaft – Institutions-, disziplinen- und statusgruppenübergreifende Zusammenarbeit und richtet sich an Hochschullehrende und Forschende aller Fachdisziplinen.
Die betriebliche Altersversorgung ist neben der gesetzlichen und der privaten Altersvorsorge eine der drei Säulen der Alterssicherung in Deutschland. Ende 2012 beliefen sich die Deckungsmittel der betrieblichen Altersversorgung in Deutschland auf 500,7 Milliarden Euro. Im Zeitraum 2009 bis 2011 hatten ca. 60% aller sozialversicherungspflichtigen Arbeitnehmer eine Anwartschaft auf betriebliche Altersversorgung. Mit Pensionsplänen sind aus Sicht der Unternehmen Risiken verbunden, die es zu erkennen, zu bewerten und zu steuern gilt. Wie ist der aktuelle Stand des Risikomanagements in der betrieblichen Altersversorgung in Deutschland? Dieser Frage ging das 4. FaRis & DAV-Symposium anhand ausgewählter Aspekte nach. Die Vorträge des Symposiums sind in diesem Konferenzband zusammengefasst.
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.