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- 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)
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 a methodology to overcome these difficulties. It is based on standard ideas from statistics: analysis of variance and its extension to mixed models. This paper combines essential ideas from two approaches: problem generation and statistical analysis of computer experiments.
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.
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.
BLANK ist formuliert um direkte Zusammenhänge von Theorie als Inspiration für gestalterische (als auch künstlerische) Konzeption und daraus resultierenden praktischen Ergebnissen herauszustellen. Zu diesem Zweck ist die Rezeptionsästhetik als Grundlage herangezogen worden. Fotografische Arbeiten werden innerhalb des Bildbands, BLANK in Beziehung gesetzt um theoretische Aspekte von Rezeption wahrzunehmen.
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.
This paper introduces CAAI, a novel cognitive architecture for artificial intelligence in cyber-physical production systems. The goal of the architecture is to reduce the implementation effort for the usage of artificial intelligence algorithms. The core of the CAAI is a cognitive module that processes declarative goals of the user, selects suitable models and algorithms, and creates a configuration for the execution of a processing pipeline on a big data platform. Constant observation and evaluation against performance criteria assess the performance of pipelines for many and varying use cases. Based on these evaluations, the pipelines are automatically adapted if necessary. The modular design with well-defined interfaces enables the reusability and extensibility of pipeline components. A big data platform implements this modular design supported by technologies such as Docker, Kubernetes, and Kafka for virtualization and orchestration of the individual components and their communication. The implementation of the architecture is evaluated using a real-world use case.
In diesem Artikel schlagen wir die Verwendung eines genetischen Algorithmus (GA) zur Kalibrierung eines Stochastischen Prozesses an eine empirische Dichte von Aktienrenditen vor. Anhand des Heston Models zeigen wir wie eine solche Kalibrierung durchgeführt werden kann. Neben des Pseudocodes für einen einfachen aber leistungsfähigen GA präsentieren wir zudem auch Kalibrierungs-ergebnisse für den DAX und den S&P 500.
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.
Collective Defined Contribution Plans – Backtesting Based on German Capital Market Data 1950 - 2022
(2022)
Using historical capital market data for Germany (1950-2022) we analyze and compare (individual) defined contribution (IDC-) and collective defined contribution (CDC) pension plans. To this end we define simple asset liability management rules that govern a CDC pension plan and compare these to IDC-plans with the same asset allovation. Our main result is, that the CDC pension plans allow for a significant improvement of the risk return profile compared to individual pension plans. Hereby we consider different risk measures. This empirical study affirms the theoretical results based on stochastic CDC-models.
The availability of several CPU cores on current computers enables
parallelization and increases the computational power significantly.
Optimization algorithms have to be adapted to exploit these highly
parallelized systems and evaluate multiple candidate solutions in
each iteration. This issue is especially challenging for expensive
optimization problems, where surrogate models are employed to
reduce the load of objective function evaluations.
This paper compares different approaches for surrogate modelbased
optimization in parallel environments. Additionally, an easy
to use method, which was developed for an industrial project, is
proposed. All described algorithms are tested with a variety of
standard benchmark functions. Furthermore, they are applied to
a real-world engineering problem, the electrostatic precipitator
problem. Expensive computational fluid dynamics simulations are
required to estimate the performance of the precipitator. The task
is to optimize a gas-distribution system so that a desired velocity
distribution is achieved for the gas flow throughout the precipitator.
The vast amount of possible configurations leads to a complex
discrete valued optimization problem. The experiments indicate
that a hybrid approach works best, which proposes candidate solutions
based on different surrogate model-based infill criteria and
evolutionary operators.