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In den Kommunen wird ein vernetztes, integriertes Handeln durch eine institutionelle Zergliederung der Daseinsvorsorge in eine Vielzahl funktionaler Teilaufgaben behindert. In der Folge dieser Fragmentierung erfahren die Adressaten soziale Dienstleistungen in den Sozialräumen ihres Stadtteils oder Stadtteils funktions- und hierarchiebezogen – d.h. vertikal und horizontal – getrennt. Wegen der Barrieren des engen Ressortdenkens und der fehlenden Transparenz agieren die professionellen Akteure relativ isoliert auf den „operativen Inseln“ fachlicher Zuständigkeiten. Gemeinsame Schnittstellen werden kaum wahrgenommen, was zum Aufbau von ineffizienten Doppelstrukturen und Mehrfachangeboten geführt hat. Vor diesem Hintergrund besteht die innovative Idee darin, in der Kommune eine wirkungsvolle und effiziente Netzwerkversorgung zwischen isolierten Agenturen, professionellen Dienstleistern und ehrenamtlich engagierter Bürger/innen zu entwickeln. Denn das dafür erforderliche organisatorische Verfahren der Netzwerkkooperation, das im Profitbereich bereits seit den 90er Jahren etabliert ist (vgl. Zulieferernetze der Mobilitätsindustrie) wartet im Non-Profit-Sektor noch auf die systematische Einführung. Die wissenschaftlichen und sozialpolitischen Diskurse des letzten Jahrzehnts verdeutlichen jedoch vermehrt den hohen Bedarf einer vernetzungsorientierten Organisationsentwicklung der kommunalen Daseinsvorsorge und ihrer Verwaltungsagenturen. Auf der Ebene der Sozialräume von Stadtteilen und Stadtbezirken, aber auch innerhalb der zentralen Kommunalverwaltung sollen aus diesem Grund sowohl Hierarchiebarrieren zwischen Die Qualitätsentwicklung hängt entscheidend davon ab, ob diese Barrieren überwunden werden und sowohl eine integrierte Vorgehensweise der professionellen Akteure gefunden wird als auch der Anschluss an die zivilgesellschaftlichen Potenziale gelingt. Vor diesem Hintergrund untersucht das Projekt „CityNet“ die Koordination professioneller und ehrenamtlicher Interventionen verschiedener Ressorts, um die individuellen und sozialen Bedürfnisse der Bevölkerung wirkungsvoll und effizient zu sichern. Im Ergebnis werden Instrumente der „Netzwerkplanung“ entwickelt, mit denen die bisher isolierten Leistungen der einzelnen Infrastrukturen und Dienstleistungsanbieter im Sozialraum miteinander bedarfsorientiert und adressatenfokussiert verbunden werden.
This volume addresses the topics of Disaster Risk Reduction (DRR) and Climate Change Adaption (CCA) from the perspective of participants of the DAAD Alumni Summer School 2013. Contributions from 16 countries are gathered in this volume, thereby sharing specific knowledge on climate extremes, disasters, adaptation and prevention measures as well as current strategies in a range of different national contexts. The DAAD Alumni Summer School opened up a forum for integrative thinking and learning across cultures, disciplines and institutions. This volume is directly linked to the first volume of the series and presents a further outcome of the Summer School 2013. It invites the reader to look beyond common perspectives of DRR and CCA and relates climate change and natural disasters with interdisciplinary and bottom-up policy making. The outcomes presented in the two volumes are a starting point for further international & transdisciplinary knowledge exchange activities planned for the upcoming years.
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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