This thesis focuses on the Geolocation, Marketing and Insurance area. The main objective is to create definition of car insurance product for the market of Czech Republic, which will use the data gained from geolocation for the premiums adjustment. The minor objective of this thesis is to propose appropriate marketing strategy, which could be used while launching product on Czech market. Thesis is divided into theoretical and practical part. Theoretical part describes principles of geolocation, provides basic information about several specific car insurance products from Czech Republic and abroad markets. The last part of theoretical section is focused on marketing topic. Practical part of this thesis consists of car insurance product specification. Proposal for optimal marketing strategy and targeted customer groups is also included. The main output of this thesis is definition of new car insurance product, which is currently not available on Czech market. This specification could be used by Products specialists from Czech insurance companies as basis for definition of new car insurance product for Czech market.

Bei der Entwicklung neuer Produkte nehmen numerische Simulationen eine immer größere Rolle ein. Dadurch entsteht die Möglichkeit, relativ kostengünstig das neue Produkt zu testen, noch bevor ein teurer Prototyp angefertigt werden muss. Diese Möglichkeit weckt das Verlangen, Teile des Designprozesses zu automatisieren. Aber selbst mit den modernsten Algorithmen und Rechnern sind einige dieser Simulationen sehr zeitaufwändig, d.h. im Bereich von Minuten bis Stunden. Beispiele aus dem Automobilbereich dafür sind Kettentriebssimulationen, Strömungssimulationen oder Crashsimulationen. Mathematisch stehen dafür das Lösen von Differential-Algebraischen Gleichungen und partiellen Differentialgleichungen. Ziele des teilweise automatischen Designprozesses sind die Funktionsfähigkeit und möglichst optimale weitere Eigenschaften wie beispielsweise Leistung oder Kosten. In dieser Arbeit werden Optimierungsprobleme betrachtet, bei denen die Auswertung der Zielfunktion eine numerische Simulation erfordert. Um solche Probleme in annehmbarer Zeit lösen zu können, braucht man also Optimierungsverfahren, die mit wenigen Funktionsauswertungen schon gute Näherungen des globalen Optimums finden können. In dieser Arbeit werden Ersatzmodell-gestützte Optimierungsverfahren, die eine Kriging-Approximation benutzen, betrachtet. Diese Verfahren besitzen die oben genannten Anforderungen, sind aber nur eingeschränkt parallelisierbar. Die Arbeit gliedert sich wie folgt. Die für diese Arbeit benötigten Grundlagen der Optimierung werden im zweiten Kapitel vorgestellt. Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit der Theorie der Kriging- Approximation. Die Verwendung eines Ersatzmodells zur Optimierung und die Parallelisierung der entstehenden Verfahren sind das Thema des vierten Kapitels. Im fünften Kapitel werden die vorgestellten Verfahren numerisch verifiziert und es werden Vorschläge für die Anwendung gegeben. Das sechste Kapitel gibt einen Überblick über die Kettentriebskonstruktion und die Verwendung der vorgestellten Algorithmen. Das letzte Kapitel fasst die erreichten Ziele zusammen und gibt Vorschläge für weitere Verbesserungen und Forschungsthemen.

<p dir="ltr">Bandit and optimization represent prominent areas of machine learning research. Despite extensive prior research on these topics in various contexts, modern challenges, such as deal- ing with highly unsmooth nonlinear reward objectives and incorporating federated learning, have sparked new discussions. The X-armed bandit problem is a specialized case where bandit algorithms and blackbox optimization techniques join forces to address noisy reward functions within continuous domains to minize the regret. This thesis concentrates on the X -armed bandit problem in a modern setting. In the first chapter, we introduce an optimal statistical collaboration framework for the single-client X -armed bandit problem, expanding the range of objectives by considering more general smoothness assumptions and empha- sizing tighter statistical error measures to expedite learning. The second chapter addresses the federated X-armed bandit problem, providing a solution for collaboratively optimizing the average global objective while ensuring client privacy. In the third chapter, we confront the more intricate personalized federated X -armed bandit problem. An enhanced algorithm facilitating the simultaneous optimization of all local objectives is proposed.</p>

Um eine zielgerichtete Ableitung von Fahrzeugeigenschaften in frühen Entwicklungsphasen zu ermöglichen, ist eine Subsystemebene erforderlich, die eine konzeptunabhängige Auslegung des Gesamtfahrzeugverhaltens zulässt. In der vorliegenden Arbeit wird daher eine neue Methodik zur Auslegung von Fahrkomfort-Kennwerten auf Basis von Subsystemeigenschaften vorgestellt. Neben der Entwicklung eines geeigneten Modellansatzes, in dem die Subsysteme des Gesamtfahrzeugs durch Greybox-Modelle ohne Komponentenbezug miteinander verknüpft werden, stehen dabei auch dessen Parametrierung sowie die Integration der Methodik im Entwicklungsprozess im Vordergrund. Zur Ableitung der damit verbundenen physikalisch-mechanischen Zusammenhänge werden statische und dynamische Achsprüfstände sowie Simulationen eingesetzt. Die Anwendung der Methodik lässt eine gezielte Eigenschaftsableitung zwischen Gesamtfahrzeug-, Subsystem- und Komponentenebene im Fahrkomfort zu, bei der die Subsystemebene als neue Referenz für die Ableitung von Komponenteneigenschaften dient. Weiterhin erlaubt das Vorgehen eine eigenschaftsbasierte Vorauswahl optimaler Komponentenkonzepte sowie detaillierte Wettbewerbsanalysen. Dadurch wird eine nachhaltige Steigerung der Effizienz im Entwicklungsprozess des Fahrkomforts ermöglicht.

This work describes graphplan, satplan and real-time adaptive A* planning algorithms. Through implementation of these algorithms, functionality and assumed attributes (real-time calculation, parallelism) are tested. These tests take place in nontrivial domains. Graphplan and satplan algorithms were tested in block-world, tire-world and bulldozer domains. Results of these tests were compared and displayed in graphs. Real-time adaptive A* algorithm was tested in tire-world domain. Results of these tests were compared with classic A* algorithm. Advantages and disadvantages of these algorithms are also described in this work.

One of the difficulties of Component Based Software Engineering (CBSE) [1] in reusing pre-existing components is the need to adapt these components to work within the desired target systems [2, 3, 4, 5, 6]. Third-party or in-house Commercial Off-the-shelf (COTS) components may not always have the required exact functionality demanded by the builders of the target system, so these systems have to be either modified [2, 3, 4, 5, 6] or adapted to provide this required functionality. Modifying these components may not be always practically possible. In this thesis, we propose an infrastructure that supports the active interface adaptation technique [3, 8, 9, 10]. This infrastructure directly addresses the problem of effectively packaging components for third-party use, adaptation, and deployment. Doing so we support both component designers and third party application builders. Further we evaluate our approach using several adaptations over the case studies.

The modern view of optimization is that optimization algorithms are not designed in a vacuum, but can make use of information regarding the broad class of objective functions from which a problem instance is drawn. Using this knowledge, we want to design optimization algorithms that execute quickly (efficiency), solve the objective function with minimal samples (performance), and are applicable over a wide range of problems (abstraction). However, we present a new theory for blackbox optimization from which, we conclude that of these three desired characteristics, only two can be maximized by any algorithm. We put forward an alternate view of optimization where we use knowledge about the problem class and samples from the problem instance to identify which problem instances from the class are being solved. From this Elimination of Fitness Functions approach, an idealized optimization algorithm that minimizes sample counts over any problem class, given complete knowledge about the class, is designed. This theory allows us to learn more about the difficulty of various problems, and we are able to use it to develop problem complexity bounds. We present general methods to model this algorithm over a particular problem class and gain efficiency at the cost of specifically targeting that class. This is demonstrated over the Generalized Leading-Ones problem and a generalization called LO∗∗ , and efficient algorithms with optimal performance are derived and analyzed. We also iii tighten existing bounds for LO∗∗∗. Additionally, we present a probabilistic framework based on our Elimination of Fitness Functions approach that clarifies how one can ideally learn about the problem class we face from the objective functions. This problem learning increases the performance of an optimization algorithm at the cost of abstraction. In the context of this theory, we re-examine the blackbox framework as an algorithm design framework and suggest several improvements to existing methods, including incorporating problem learning, not being restricted to blackbox framework and building parametrized algorithms. We feel that this theory and our recommendations will help a practitioner make substantially better use of all that is available in typical practical optimization algorithm design scenarios.

Byggnaden utgör resurs för ett kluster av gymnasieskolor i och omkring Slakthusområdet i södra Stockholm. Dess program innehåller relativt kontrasterande funktioner, från bibliotek och blackbox till grupprum och kontor. För att byggnaden ska kunna användas tryggt av olika grupper och samtidigt vara tillgänglig för allmänheten har den organiserats, både vertikalt och i plan, med glidande övergångar mellan exponerad offentlighet och slutet privat. I och med den aktuella tomtens djup och programmets ytkrav blir ljus en viktig parameter. Självstabiliserande glasprofilpartier används runtom, ömsom med isolerande, translucenta ilägg, och ömsom som klart glas. Decken runt kärnan utgör en visuellt stimulerande miljö med utsikt, alternativt filtrerat ljus och exponerade bjälklag. Holedeckelement möjliggör bärning i flera riktningar tillsammans med inpassning av installationer och god materialekonomi. De mindre rummen och vrårna som blir allt mer förekommande med byggnadens höjd erbjuder möjlighet för gymnasieelever och eventuella andra användare att hitta sina favoritplatser och göra byggnaden till sin egen. / The building is a resource centre for a cluster of upper secondary schools in and around the Slaughterhouse area in southern Stockholm. Its program contains relatively contrasting features, from a library and blackbox to group rooms and offices. In order for the building to securely support different user groups while being accessible to the public, it has been organized, vertically and in plan, with gradual transitions between exposed public and private spaces. With the depth of the current plot and the surface area of ​​the application, light becomes an important parameter. Self-stabilizing glass profiles are used around the buildings perimeter, both with insulating, translucent inserts, and as clear glass. The decks around the core constitute a visually stimulating environment with views, alternatively filtered light and exposed waffle slabs. These Holedeck elements enables multi-directional loadbearing along with fitting of installations and good material economy. The smaller rooms and shelterd corners that become increasingly occuring with the buildings height, offer the opportunity for high school students, and other users, to find their favorite places and make the building their own.

Um eine zielgerichtete Ableitung von Fahrzeugeigenschaften in frühen Entwicklungsphasen zu ermöglichen, ist eine Subsystemebene erforderlich, die eine konzeptunabhängige Auslegung des Gesamtfahrzeugverhaltens zulässt. In der vorliegenden Arbeit wird daher eine neue Methodik zur Auslegung von Fahrkomfort-Kennwerten auf Basis von Subsystemeigenschaften vorgestellt. Neben der Entwicklung eines geeigneten Modellansatzes, in dem die Subsysteme des Gesamtfahrzeugs durch Greybox-Modelle ohne Komponentenbezug miteinander verknüpft werden, stehen dabei auch dessen Parametrierung sowie die Integration der Methodik im Entwicklungsprozess im Vordergrund. Zur Ableitung der damit verbundenen physikalisch-mechanischen Zusammenhänge werden statische und dynamische Achsprüfstände sowie Simulationen eingesetzt. Die Anwendung der Methodik lässt eine gezielte Eigenschaftsableitung zwischen Gesamtfahrzeug-, Subsystem- und Komponentenebene im Fahrkomfort zu, bei der die Subsystemebene als neue Referenz für die Ableitung von Komponenteneigenschaften dient. Weiterhin erlaubt das Vorgehen eine eigenschaftsbasierte Vorauswahl optimaler Komponentenkonzepte sowie detaillierte Wettbewerbsanalysen. Dadurch wird eine nachhaltige Steigerung der Effizienz im Entwicklungsprozess des Fahrkomforts ermöglicht.

<p>Att genomföra ett penetrationstest av en nätverksarkitektur är komplicerat, riskfyllt och omfattande. Denna rapport utforskar hur en konsult bäst genomför ett internt penetrationstest tidseffektivt, utan att utelämna viktiga delar. I ett internt penetrationstest får konsulten ofta ta del av systemdokumentation för att skaffa sig en bild av nätverksarkitekturen, på så sätt elimineras den tid det tar att kartlägga hela nätverket manuellt. Detta medför även att eventuella anomalier i systemdokumentationen kan identifieras. Kommunikation med driftansvariga under testets gång minskar risken för missförstånd och systemkrascher. Om allvarliga sårbarheter identifieras meddelas driftpersonalen omgå-ende. Ett annat sätt att effektivisera testet är att skippa tidskrävande uppgifter som kommer att lyckas förr eller senare, t.ex. lösenordsknäckning, och istället påpeka att orsaken till sårbarheten är att angriparen har möjlighet att testa lösenord obegränsat antal gånger. Därutöver är det lämpligt att simulera vissa attacker som annars kan störa produktionen om testet genomförs i en driftsatt miljö.</p><p>Resultatet av rapporten är en checklista som kan tolkas som en generell metodik för hur ett internt penetrationstest kan genomföras. Checklistans syfte är att underlätta vid genomförande av ett test. Processen består av sju steg: förberedelse och planering, in-formationsinsamling, sårbarhetsdetektering och analys, rättighetseskalering, penetrationstest samt summering och rapportering.</p> / <p>A network architecture penetration test is complicated, full of risks and extensive. This report explores how a consultant carries it out in the most time effective way, without overlook important parts. In an internal penetration test the consultant are often allowed to view the system documentation of the network architecture, which saves a lot of time since no total host discovery is needed. This is also good for discovering anomalies in the system documentation. Communication with system administrators during the test minimizes the risk of misunderstanding and system crashes. If serious vulnerabilities are discovered, the system administrators have to be informed immediately. Another way to make the test more effective is to skip time consuming tasks which will succeed sooner or later, e.g. password cracking, instead; point out that the reason of the vulnerability is the ability to brute force the password. It is also appropriate to simulate attacks which otherwise could infect the production of the organization.</p><p>The result of the report is a checklist by means of a general methodology of how in-ternal penetration tests could be implemented. The purpose of the checklist is to make it easier to do internal penetration tests. The process is divided in seven steps: Planning, information gathering, vulnerability detection and analysis, privilege escalation, pene-tration test and final reporting.</p>