REINSURANCE ANALYTICS USING SERIAL AND PARALLEL COMPUTATION ON THE MULTIOBJECTIVE EVOLUTIONARY ALGORITHM SPEA2
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel and efficient application of the SPEA2 on reinsurance contract optimization considering the perspective from an insurance company. The reinsurance operation aims to transfer the risk taken by an insurance company, usually against natural catastrophes, to a bigger corporation. The process of reinsurance is similar to that one where a client wants to insure his properties upon the payment of a premium. Then, the insurance company sells his portfolio using the reinsurance market aiming to maximize the expected return and, at the same time, to maximize the risk hedged to the reinsurance company. This problem is naturally multi-objective, consequently the SPEA2 algorithm appears as an attractive approach to tackle the problem. Results show that the SPEA2 can obtain better outcomes than a sophisticated algorithm called enhanced MO-PBIL in terms of hypervolume. A parallel version based on the master-slave model showed that a speedup of 1.83 can be reached using 4 cores and 500 iterations, and 2.13 using 8 cores and 100 iterations, with little effort to parallelize the application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».