30、保险精算科学:从传统到大数据时代的变革

保险精算科学:从传统到大数据时代的变革

1. 保险的多样形式与精算科学的起源

如今,保险形式多种多样,包括人寿保险、健康保险、财产保险、意外保险(针对疏忽行为的责任保险)、海上保险和巨灾保险(涵盖地震、洪水、风暴和恐怖主义等风险)。甚至一些看似不可保的事物也能投保,例如QuickenLoans赞助的NCAA男子篮球锦标赛全猜对获胜者可获10亿美元奖金的活动,其背后的保险承保商是沃伦·巴菲特的伯克希尔·哈撒韦公司。

在这些保险创新出现之前,管理科学的一个分支——精算科学应运而生,它是保险的根源。精算师的工作是评估风险和不确定性,即评估各种风险的财务影响。这说起来容易做起来难,精算师需要多种输入信息来做出更好的决策。

1762年,公平人寿与生存保险协会作为一家互助公司成立,为精算职业的发展提供了动力。多年来,许多致力于精算实践的组织纷纷涌现。英国的精算师协会(IFoA)是全球唯一致力于精算师教育、监管和推广的专业组织。与IFoA相关的克里斯·卢因(Chris Lewin)被认为是原始的精算历史学家,他在2007年的研讨会演讲“精算历史概述”中提出了令人信服的观点。他认为,虽然数据在保险历史中一直发挥着作用,但我们可能正处于该行业新数据时代的黎明。

卢因对精算师职业的作用定义为:精算师通过数学方法评估事件发生的概率,并量化可能的结果,以最小化与不确定不良事件相关的财务损失影响。简单来说,精算师会查看历史数据并进行适当调整。以人寿保险为例,精算师需要估计以下因素:
- 现金流 :假设各种潜在因素,计算今天投资一美元的预期未来现金流。
- 人口统计学 :根据预期寿命估计风险,

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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