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- Fakultät 04 / Institut für Versicherungswesen (78)
- 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)
Computational intelligence methods have gained importance in several real-world domains such as process optimization, system identification, data mining, or statistical quality control. Tools are missing, which determine the applicability of computational intelligence methods in these application domains in an objective manner. Statistics provide methods for comparing algorithms on certain data sets. In the past, several test suites were presented and considered as state of the art. However, there are several drawbacks of these test suites, namely: (i) problem instances are somehow artificial and have no direct link to real-world settings; (ii) since there is a fixed number of test instances, algorithms can be fitted or tuned to this specific and very limited set of test functions; (iii) statistical tools for comparisons of several algorithms on several test problem instances are relatively complex and not easily to analyze. We propose amethodology to overcome these dificulties. It is based on standard ideas from statistics: analysis of variance and its extension to mixed models. This work combines essential ideas from two approaches: problem generation and statistical analysis of computer experiments.
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.
Die mikroökonomische Produktionstheorie beschreibt ein Produktionsmodell des Outputs als Funktion des Inputs und leitet aus der Grenzkostenfunktion das Angebot her. Überträgt man die-ses Modell auf Versicherungen, so ergibt sich hier der Output im Wesentlichen als Funktion der beiden wichtigsten Inputfaktoren Arbeit und Kapital, wobei diese Sichtweise im Rahmen der wertorientierten Steuerung von Versicherungsunternehmen aber eher unüblich ist. Dennoch ergeben sich aus der mikroökonomischen Sichtweise durchaus auch alternative Erkenntnisse, so dass in dieser Ausarbeitung das mikroökonomische Produktionsmodell unter einigen vereinfachenden Annahmen auf das Produkt Versicherung übertragen und mit der wertorientierten Sichtweise verglichen wird.
Im ersten Teil dieser Publikation wurde unter nicht allzu restriktiven Anforderungen hergeleitet, dass man auch für Versicherungen approximativ das mikroökonomische Produktionsmodell anwenden kann. Dies liefert eine andere Sichtweise im Hinblick auf die Unternehmenssteuerung. In diesem zweiten Teil werden weitere Anwendungen dieses Modells diskutiert.
Formerly, multi-criteria optimization algorithms were often tested using tens of thousands function evaluations. In many real-world settings function evaluations are very costly or the available budget is very limited. Several methods were developed to solve these cost-extensive multi-criteria optimization problems by reducing the number of function evaluations by means of surrogate optimization. In this study, we apply different multi-criteria surrogate optimization methods to improve (tune) an event-detection software for water-quality monitoring. For tuning two important parameters of this software, four state-of-the-art methods are compared: S-Metric-Selection Efficient Global Optimization (SMS-EGO), S-Metric-Expected Improvement for Efficient Global Optimization SExI-EGO, Euclidean Distance based Expected Improvement Euclid-EI (here referred to as MEI-SPOT due to its implementation in the Sequential Parameter Optimization Toolbox SPOT) and a multi-criteria approach based on SPO (MSPOT). Analyzing the performance of the different methods provides insight into the working-mechanisms of cutting-edge multi-criteria solvers. As one of the approaches, namely MSPOT, does not consider the prediction variance of the surrogate model, it is of interest whether this can lead to premature convergence on the practical tuning problem. Furthermore, all four approaches will be compared to a simple SMS-EMOA to validate that the use of surrogate models is justified on this problem.
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.
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.
Modell und Wirklichkeit. Proceedings zum 5. FaRis & DAV Symposium am 6. Dezember 2013 in Köln
(2014)
Das 5. FaRis & DAV Symposium stand unter dem Leitthema „Modell und Wirklich-keit“. Modelle sind zweckorientierte Verdichtungen der Wirklichkeit. Aktuare können nicht die Zukunft vorausberechnen, sie versuchen aber mit Hilfe von Modellen abzuschätzen, was alles in der Zukunft passieren kann. Sie sind darin scheinbar sehr erfolgreich, denn die Versicherungsgesellschaften haben bisher „den Stürmen der Zeit“ erfolgreich widerstanden und haben den Menschen Ver- sicherungsschutz gewährt. Schaut man allerdings auf die Finanzmärkte – sie sind Teil der ökonomischen Wirklichkeit – so lehrt die jüngere Vergangenheit, dass die Realität sich nicht an die Modelle gehalten hat. Da die Finanzmärkte die Versicherungswirtschaft immer stärker durchdringen, können künftig unvollstän- dige oder falsche Modelle die Stabilität der Versicherungswirtschaft gefährden. Modelle prägen jedoch auch die Wahrnehmung der Wirklichkeit und beeinflussen daher die Wirklichkeit. So hat die Modellwelt des Solvency II-Systems massiven Einfluss auf das Produktangebot der Versicherungsunter-nehmen, nicht immer zum Vorteil der Versicherungsnehmer. Das Symposium sollte kritisch hinterfragen, (1) inwieweit unsere aktuariellen „Modellwelten“ noch ihren Zweck erfüllen, (2) wo die grundsätzlichen Grenzen der Modellbildung liegen, (3) in welche Richtung wir unsere Modelle überdenken müssen und (4) welche alternativen Ansätze zur Verfügung stehen.
In der vorliegenden Arbeit wird eine Cantelli-Zusage mithilfe einer bewerteten inhomogenen Markov-Kette modelliert. Dabei wird der Barwert des zukünftigen Zahlungsstroms als Zufallsvariable aufgefasst. Betrachtet man nur den Erwartungswert des Barwerts, so ergeben sich die für eine Cantelli-Zusage üblichen Ergebnisse. Das bedeutet, dass in dem Modell auf einen Zustand verzichtet werden kann. Dies gilt aber nicht für Streuungs- und Risikomaße.
Modelling Zero-inflated Rainfall Data through the Use of Gaussian Process and Bayesian Regression
(2018)
Rainfall is a key parameter for understanding the water cycle. An accurate rainfall measurement is vital in the development of hydrological models. By means of indirect measurement, satellites can nowadays estimate the rainfall around the world. However, these measurements are not always accurate. As a first approach to generate a bias-corrected rainfall estimate using satellite data, the performance of Gaussian process and Bayesian regression is studied. The results show Gaussian process as the better option for this dataset but leave place to improvements on both modelling strategies.
Eine wichtige Fragestellung in den Wirtschaftswissenschaften ist die Bewertung von Zahlungsströmen mit dem Barwert. Sind diese Zahlungsströme mit Risiken behaftet, so kann der Barwert als Zufallsvariable interpretiert werden. In der vorliegenden Arbeit wird der risikobehaftete Zahlungsstrom als bewertete inhomogene Markov-Kette modelliert. Als Hauptergebnis wird eine Formel für die charakteristische Funktion bzw. die momentenerzeugende Funktion der Zufallsvariablen „Barwert“ hergeleitet. Damit ist die Verteilung der Zufallsvariablen eindeutig festgelegt. In konkreten Fallbeispielen wird gezeigt, wie man mit einer EDV-technischen Umsetzung der Formel den Erwartungswert, die Varianz und die Standardabweichung der Zufallsvariablen „Barwert“ ermitteln kann.
An essential task for operation and planning of biogas plants is the optimization of substrate feed mixtures. Optimizing the monetary gain requires the determination of the exact amounts of maize, manure, grass silage, and other substrates. Accurate simulation models are mandatory for this optimization, because the underlying chemical processes are very slow. The simulation models themselves may be time-consuming to evaluate, hence we show how to use surrogate-model-based approaches to optimize biogas plants efficiently. In detail, a Kriging surrogate is employed. To improve model quality of this surrogate, we integrate cheaply available data into the optimization process. Doing so, Multi-fidelity modeling methods like Co-Kriging are employed. Furthermore, a two-layered modeling approach is employed to avoid deterioration of model quality due to discontinuities in the search space. At the same time, the cheaply available data is shown to be very useful for initialization of the employed optimization algorithms. Overall, we show how biogas plants can be efficiently modeled using data-driven methods, avoiding discontinuities as well as including cheaply available data. The application of the derived surrogate models to an optimization process is shown to be very difficult, yet successful for a lower problem dimension.
Ob Tweet, TikTok-Video oder Elevator Pitch – Informationen pointiert zu verdichten entwickelt sich zur Kunst. Das Format One Slide About (nachfolgend OSA) fordert Kursteilnehmer*innen auf, ein Thema oder eine wissenschaftliche Studie auf einem einzelnen Slide einer Präsentation zu verdichten und diesen den Kommiliton*innen in einem max. 180 Sekunden langen Vortrag vorzustellen. Dieses Format wurde in unterschiedlicher Umsetzung erprobt, mit den Teilnehmer*innen diskutiert und anschließend in Form einer quantitativen Befragung unter folgender Forschungsfragestellung evaluiert: Lässt sich mit dem Format One Slide About sowohl Informationskompetenz üben als auch eine Lehrveranstaltung inhaltlich ergänzen?
Angetrieben durch technische Innovationen und den Prozess der Globalisierung tendieren Organisationen seit rund einem Jahrzehnt dazu, Kooperationsnetzwerke mit anderen Unternehmen höher zu gewichten als die Arbeit in monobetrieblichen Strukturen. Diese Tendenz zeigt sich sowohl in bedarfswirtschaftlichen als auch erwerbswirtschaftlichen Organisationen. Beide „organisationalen Felder“ sind in verschiedene organisationale Kontexte eingebettet und verfolgen Kooperationsstrategien, die zu unterschiedlichen Kooperationsmustern führen. Um das Fachwissen über netzwerkorientierte Organisationsentwicklung weiter zu entwickeln und marktfähig zu machen, wurde an der Fachhochschule Köln ein interdisziplinäres Forschungsprojekt initiiert. An dem Forschungsvorhaben sind die Fakultäten für angewandte Sozialwissenschaften, für Wirtschaftswissen-schaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion beteiligt, die unterschiedliche organisationale Felder repräsentieren. Die Fakultät für angewandte Sozial-wissenschaften fokussiert auf bedarfswirtschaftliche Organisationen im Feld der Sozialwirtschaft. Im Blickfeld der Fakultäten für Wirtschaftswissenschaften und für Fahrzeugsysteme und Produktion stehen erwerbswirtschaftliche Organisationen aus den Feldern der mittelständischen Wirtschaft und der Mobilitätswirtschaft. Im Verlauf des Forschungsprozesses wurden (1) im Rahmen einer Situationsanalyse eine quantitative Befragung von Profit- und Non-Profit-Organisationen in Nordrhein-Westfalen durchgeführt und Ergebnisse zum Stellenwert der Netzwerk-organisation in den aktuellen Organisationsstrategien und -konzepten gewonnen. Durch vertiefende qualitative Fallanalysen in Form von Bedarfsanalysen (2) sind Erfolgsfaktoren und Unterstützungsbedarfe bei einer Einbindung von Organisationen in eine Netzwerkkooperation aufgedeckt worden. In diesem Bericht erfolgt (3) die Beschreibung und Begründung induktiv abgeleiteter Beratungs-instrumente. Dafür werden zunächst relevante Forschungsergebnisse zusammengefasst und anschließend die von ihnen abgeleiteten Erfolgsfaktoren sowie Beratungs- und Unterstützungsbedarfe tabellarisch geclustert. Auf dieser Grundlage werden die Entwicklung von Beratungs- und Unterstützungsinstrumenten und die Modifizierung bestehender Ansätze für die Netzwerkberatung - differenziert nach den besonderen Anforderungen des bedarfswirtschaftlichen und des erwerbs-wirtschaftlichen Bereiches - theoretisch begründet. Die entwickelten Beratungsinstrumente werden nach Netzwerkentwicklungsphasen katalogisiert. Zusätzlich wird angegeben, was das jeweilige Instrument leistet und wo seine Grenzen sind. Zudem erfolgt für jedes Instrument die detaillierte Beschreibung der Ziele und des Anwendungsprozesses. Schließlich werden ausgewählte Module Beratungsinstrumente in zwei der drei organisationalen Felder zur Anwendung gebracht. Ziel ist die Beschreibung eines Best-Practice-Beratungsprozesses.
Learning board games by self-play has a long tradition in computational intelligence for games. Based on Tesauro’s seminal success with TD-Gammon in 1994, many successful agents use temporal difference learning today. But in order to be successful with temporal difference learning on game tasks, often a careful selection of features and a large number of training games is necessary. Even for board games of moderate complexity like Connect-4, we found in previous work that a very rich initial feature set and several millions of game plays are required. In this work we investigate different approaches of online-adaptable learning rates like Incremental Delta Bar Delta (IDBD) or Temporal Coherence Learning (TCL) whether they have the potential to speed up learning for such a complex task. We propose a new variant of TCL with geometric step size changes. We compare those algorithms with several other state-of-the-art learning rate adaptation algorithms and perform a case study on the sensitivity with respect to their meta parameters. We show that in this set of learning algorithms those with geometric step size changes outperform those other algorithms with constant step size changes. Algorithms with nonlinear output functions are slightly better than linear ones. Algorithms with geometric step size changes learn faster by a factor of 4 as compared to previously published results on the task Connect-4.
Der vorliegende Artikel beschreibt den hybriden Lehransatz im Modul Empirische Forschungsmethoden, das als Teil des Vertiefungsschwerpunktes Social Computing für Studierende im vierten Fachsemester im Bachelorstudiengang Medieninformatik an der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) angeboten wird. Das Modul wurde im Sommersemester 2022 mit Anteilen von Online- und Präsenzlehre durchgeführt und anschließend von den Teilnehmenden mittels einer Umfrage evaluiert. Die Ergebnisse werden ebenfalls vorgestellt und zusammengefasst.
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.
Increasing computational power and the availability of 3D printers provide new tools for the combination of modeling and experimentation. Several simulation tools can be run independently and in parallel, e.g., long running computational fluid dynamics simulations can be accompanied by experiments with 3D printers. Furthermore, results from analytical and data-driven models can be incorporated. However, 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, but analytical models do not. Combining results from models with different input-output structures might improve and accelerate the optimization process. The optimization via multimodel simulation (OMMS) approach, which is able to combine results from these different models, is introduced in this paper.
Using cyclonic dust separators as a real-world simulation problem, the feasibility of this approach is demonstrated and a proof-of-concept is presented. Cyclones 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. Pros and cons of this multimodel optimization approach are discussed and experiences from experiments are presented.
Evolutionary algorithm (EA) is an umbrella term used to describe population-based stochastic direct search algorithms that in some sense mimic natural evolution. Prominent representatives of such algorithms are genetic algorithms, evolution strategies, evolutionary programming, and genetic programming. On the basis of the evolutionary cycle, similarities and differences between these algorithms are described. We briefly discuss how EAs can be adapted to work well in case of multiple objectives, and dynamic or noisy optimization problems. We look at the tuning of algorithms and present some recent developments coming from theory. Finally, typical applications of EAs to real-world problems are shown, with special emphasis on data-mining applications
An important class of black-box optimization problems relies on using simulations to assess the quality of a given candidate solution. Solving such problems can be computationally expensive because each simulation is very time-consuming. We present an approach to mitigate this problem by distinguishing two factors of computational cost: the number of trials and the time needed to execute the trials. Our approach tries to keep down the number of trials by using Bayesian optimization (BO) –known to be sample efficient– and reducing wall-clock times by parallel execution of trials. We compare the performance of four parallelization methods and two model-free alternatives. Each method is evaluated on all 24 objective functions of the Black-Box-Optimization- Benchmarking (BBOB) test suite in their five, ten, and 20-dimensional versions. Additionally, their performance is investigated on six test cases in robot learning. The results show that parallelized BO outperforms the state-of-the-art CMA-ES on the BBOB test functions, especially for higher dimensions. On the robot learning tasks, the differences are less clear, but the data do support parallelized BO as the ‘best guess’, winning on some cases and never losing.