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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.
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.
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.