Лепский Александр Евгеньевич
Факультет экономических наук
Профессиональные интересы
Должности
- Заместитель директора центра — Факультет экономических наук, Международный центр анализа и выбора решений
- профессор — Факультет экономических наук, Департамент математики
Био
- · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2009 году.
- · Научно-педагогический стаж: 39 лет.
Образование
- 2009 · Доктор физико-математических наук: Южный федеральный университет, специальность 05.13.17 «Теоретические основы информатики», тема диссертации: Вероятностные и возможностные модели описания неопределенности в задачах обработки и анализа изображений
- 1997 · Ученое звание: Доцент
- 1993 · Кандидат физико-математических наук
- 1991 · Аспирантура: Ростовский государственный университет, факультет: Механико-математический, специальность «01.01.01. «Математический анализ»»
- 1986 · Специалитет: Таганрогский радиотехнический институт, факультет: Автоматика и вычислительная техника, специальность «Прикладная математика», квалификация «Инженер-математик»
Награды и поощрения
- · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
- · Почетная грамота НИУ ВШЭ (ноябрь 2023)
- · Благодарность Международного центра анализа и выбора решений факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2021)
- · Благодарность Факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2018)
- · Благодарность Высшей школы экономики (декабрь 2017)
- · Надбавка за академические успехи и вклад в научную репутацию НИУ ВШЭ (2024–2026)
- · Надбавка за академическую работу (2015–2016, 2014–2015, 2012–2013, 2011–2012, 2010–2011)
- · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023–2024)
- · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2019–2020)
- · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016–2018)
- · Лучший преподаватель — 2016, 2014, 2011–2012
Гранты и проекты
- — · Гранты
Конференции (9)
Показать все
- · 2022: International Conference on Belief Functions (Париж). Доклад: Cluster Decomposition of the Body of Evidence
- · 2022: International Conference on Information Technology and Quantitative Management (Пекин). Доклад: On Optimal Blurring of Point Expert Estimates and their Aggregation in the Framework of Evidence Theory
- · 2021: Belief Functions: Theory and Applications, 6th International Conference, BELIEF 2021 (Shanghai). Доклад: Conflict Measure of Belief Functions with Blurred Focal Elements on the Real Line
- · 2020: 18th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (Lisbon). Доклад: Belief Functions for the Importance Assessment in Multiplex Networks
- · 2019: Conference of the International Fuzzy Systems Association and the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT 2019) (Прага). Доклад: Application of Non-additive Measures and Integrals for Analysis of the Importance of Party Positions for Voting
- · 2019: 7th International Conference on Information Technology and Quantitative Management - ITQM 2019 (Гранада). Доклад: Application of the Belief Function Theory to the Development of Trading Strategies
- · 2018: Совместная конференция The BELIEF and SMPS (Soft Methods in Probability and Statistics) conferences (Кoмпьень). Доклад: On the Conflict Measures Agreed with the Combining Rules
- · 2017: The 10th conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology, EUSFLAT-2017 (Варшава). Доклад: Aggregation of Forecasts and Recommendations of Financial Analysts in the Framework of Evidence Theory
- · 2017: 5th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (Нью-Дели). Доклад: Decomposition of Evidence and Internal Conflict
Идентификаторы исследователя
- ORCID:
0000-0002-1051-2857 - ResearcherID:
G-9010-2015 - SPIN РИНЦ:
8280-4303 - Google Scholar: https://scholar.google.ru/citations?user=sy0YuaQAAAAJ&hl=en
- Scopus AuthorID:
23976011900
Публикации (66)
Measuring External Conflict in Dempster-Shafer Theory Based on Kantorovich Problems
2026 · ARTICLE · en
In the paper, we consider three possible types of external conflict in Dempster-Shafer theory and propose its measurement based on functionals evaluating intersection, inclusion and distance between random sets. All proposed functionals can be viewed as extensions of known functionals like Jaccard metric, Jaccard index, and Dice coefficient from usual sets to random sets based on the solutions of the Kantorovich problems.
Нечеткие модели анализа данных и принятия решений. 2-е изд.
2026 · BOOK · ru
В учебном пособии рассмотрены такие основные разделы теории нечетких множеств, как нечеткие отношения, нечеткие числа, нечеткий логический вывод, а также прикладные разделы, связанные с применением нечеткой математики в анализе данных (нечеткая регрессия, нечеткая кластеризация, нечеткая классификация) и принятии решений (нечеткая оптимизация, многокритериальные методы принятия решений с нечеткими данными, ранжирование нечетких данных, нечеткое моделирование). Каждая глава заканчивается разделом задач для самостоятельного решения. Поэтому данное пособие можно использовать не только как учебник, но и как задачник на семинарских занятиях или для самостоятельной подготовки. Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по образовательным программам, связанным с анализом данных и принятием решений («Прикладная математика и информатика», «Экономика», «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика» и др.).Книга также будет полезна аспирантам и преподавателям образовательных программ, как непосредственно связанных с анализом данных, так и использующих анализ данных и принятие решений в своих исследованиях, — бизнес-информатикам, экономистам, финансовым аналитикам, политологам и т.д.
Regression with Evidential Coefficients
2025 · CHAPTER · en
This article considers a regression model with coefficients that are specified by bodies of evidence defined on the numerical axis. Optimization problems of finding such evidential coefficients have been set. The relationship between the evidential formulation of the problem and some formulations of fuzzy regression problems is sho wn. The advantages of evidential regression compared to possibilistic fuzzy regression (better robustness, lower degree of fuzziness of coefficients) are demonstrated using a numerical example.
Evidential Estimation of Dependences Based on Data
2025 · ARTICLE · en
The classical problem of parametric estimation (recovery, fitting, regression) of dependencies from data is considered. But the so-called simple bodies of evidence are coefficients in the proposed formulation. These bodies of evidence model both the inaccuracy of the assignment of coefficients and the possible unreliability of information sources. Some formulations of optimization problems for recovering dependencies with such coefficients are discussed. A comparison of the formulations and results with the fuzzy regression problem was carried out. The robustness of the model is investigated.
Three types of internal conflict and its measurement in Dempster-Shafer theory
2025 · ARTICLE · en
In this paper, we extend the ideas of measuring conflict among belief functions based on solving Kantorovich problems to the case of measuring conflict within a belief function. We consider three possible interpretations of conflict-free information and propose the functionals for measuring conflict, which can be considered as counterparts of known functionals like the auto-conflict measure, the measure of dissonance, and the measure of logical inconsistency.
Combining Dependent Sources of Information Within the Framework of Evidence Theory
2025 · CHAPTER · en
The paper introduces and discusses a family of conjunctive information aggregation operators within the framework of evidence theory based on the use of copulas and t-norms. Such operators allow modeling the dependence of information sources and aggregating many sources. It is shown that the introduced operators will satisfy to a certain extent the general requirements (desirable properties) imposed on the rules of combination in the theory of evidence. A new type of conjunctive aggregation for jointly consonant bodies of evidence is explored in more detail. The choice of one or another t-norm or copula in such a conjunctive rule can be based on solving a multi-criteria choice problem with respect to several aggregation quality functionals.
Aggregation and Ranking on an Ordinal Scale Using Threshold Evidential Combination Rules
2024 · ARTICLE · en
A new method of aggregation and ranking on an ordinal scale is proposed based on the method of evidential ranking previously developed by the author, but using the tools of threshold aggregation of bodies of evidence. This method has better robustness and stability compared to the threshold-free method. The method allows you to take into account focal elements that are significant and insignificant for aggregation with different weights, which improves its sensitivity. The application of the developed method to aggregating information from reviewers and ranking reports/articles in a conference management system such as EasyChair is considered. This method can be used to rank alternatives presented as a set of bodies of evidence obtained from different sources of information.
Threshold Aggregation of Fuzzy Data Using Fuzzy Cardinalities of a Set of Fuzzy Estimates
2024 · CHAPTER · en
Threshold Functions and Operations in the Theory of Evidence
2024 · CHAPTER · en
The article introduces and discusses threshold belief and plausibility functions. When forming such functions, only focal elements that are “significant” for a given set are taken into account. The significance of focal elements is determined using a similarity measure and a threshold. Threshold functionals of uncertainty, external and internal conflicts, threshold rules of combination are introduced and considered on the basis of threshold functions of the theory of evidence. A number of examples are given to illustrate the use of threshold tools.
Пороговое агрегирование вероятностных ранжировок
2024 · CHAPTER · ru
Рассматривается задача обобщения известного порогового правила агрегирования трехградационных ранжировок, на случай, когда критериальные значения заданы вероятностными распределениями. Если в классической постановке пороговое правило агрегирования сводится к лексикографическому правилу сравнения векторов мощностей оценок разной градации, то в случае вероятностных оценок их мощность будет представлять собой случайную величину. Рассматриваются свойства этой величины. Приведен численный пример применения порогового агрегирования вероятностных ранжировок.
Курсы (10)
-
Математический анализ-1 · 3 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024 · Бакалавриат · рус
-
Математический анализ-2 · 3 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024 · Бакалавриат · рус
-
Неопределённость и нечёткость при анализе данных и принятии решений · 5 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024, 2022/2023, 2021/2022 · Магистратура / Маго-лего · рус
-
Принятие решений в задачах цифровой экономики в условиях риска и неопределённости · 3 раза
2025/2026, 2024/2025, 2021/2022 · Бакалавриат / Дисциплина общефакультетского пула · рус
-
Принятие решений в условиях риска и неопределённости · 2 раза
2025/2026, 2024/2025 · Бакалавриат · рус
-
Количественные методы принятия управленческих решений
2023/2024 · Бакалавриат · рус
-
38.03.01. Экономика · 3 раза
2023/2024, 2022/2023, 2021/2022 · Бакалавриат · рус
-
Математический анализ · 2 раза
2022/2023, 2021/2022 · Бакалавриат · рус
-
01.04.02. Прикладная математика и информатика
2022/2023 · Магистратура · рус
-
Специальные главы теории принятия решений
2022/2023 · Бакалавриат · рус