Подиновский Владислав Владимирович
Факультет экономических наук
Профессиональные интересы
Должности
- Профессор-исследователь — Факультет экономических наук, Департамент математики
- Ведущий научный сотрудник — Факультет экономических наук, Международный центр анализа и выбора решений
Био
- · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2003 году.
- · Научно-педагогический стаж: 97 лет.
Образование
- 1983 · Ученое звание: Профессор
- 1976 · Доктор наук: Военная академия им. Ф.Э. Дзержинского, специальность 05.00.00 «Технические науки»
- 1968 · Кандидат военных наук: Военная академия им. Ф.Э. Дзержинского, специальность 05.00.00 «Технические науки»
- 1960 · Специалитет: Военная инженерная академия им. Ф.Э. Дзержинского, специальность «Вооружение», квалификация «Артиллерийский инженер-механик»
Опыт работы
- · 2003: Начал работать в НИУ ВШЭ в году
Награды и поощрения
- · Заслуженный деятель науки Российской Федерации (июнь 2025)
- · Благодарность НИУ ВШЭ (апрель 2025)
- · Медаль "За вклад в реализацию государственной политики в области образования и научно-технологического развития" (ноябрь 2022)
- · Медаль "Признание - 15 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (октябрь 2018)
- · Почетная грамота Высшей школы экономики (сентябрь 2013)
- · Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации (ноябрь 2012)
- · Медаль ордена "За заслуги перед Отечеством" II степени (июль 1999)
- · Благодарность Президента Российской Федерации (июль 1999)
- · Надбавка за академические успехи и вклад в научную репутацию ГУ-ВШЭ (2009–2011, 2007–2009)
- · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2006–2007, 2005–2006)
- · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2025–2026)
- · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2018–2020)
- · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2015–2017, 2013–2015, 2011–2013)
- · Лучший преподаватель — 2016
Гранты и проекты
- 2012 · Разработка теории важности критериев в многокритериальных задачах оптимизации при неопределенности. Грант РФФИ № 10-01-00371 (2010 - 2012 гг.)
Идентификаторы исследователя
- ORCID:
0000-0002-4859-5942 - ResearcherID:
K-8580-2015 - SPIN РИНЦ:
2164-3424 - Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=tNKZ-AsAAAAJ&hl=ru
- Scopus AuthorID:
15770051800
Публикации (141)
Аппроксимация таблично заданных функций: многокритериальный подход. II
2025 · ARTICLE · ru
Статья продолжает развитие нового подхода к оцениванию параметров аппроксимации, при котором удаленность аппроксимирующей функции от заданного конечного множества точек оценивается векторным критерием, компонентами которого являются модули невязок во всех точках. При помощи этого векторного критерия задается отношение предпочтения в удаленности и лучшей считается аппроксимирующая функция, недоминируемая по такому отношению. В отличие от первой статьи авторов (ЖВМиМФ, 2022), которая посвящена параметрическим методам, в этой статье предлагаются непараметрические методы для нескольких отношений предпочтения, в том числе для отношения Парето и отношения, порождаемого информацией о равноважности критериев. Рассмотрены вычислительные вопросы и исследованы взаимоотношения введенных аппроксимирующих функций с классическими. Приведены расчетные примеры.
Approximation of functions defined in tabular form: Multicriterial approach. II
2025 · ARTICLE · en
This paper continues the development of a new approach to estimating approximation parameters in which the distance of the approximating function from a given finite set of points is estimated by a vector criterion whose components are the moduli of the residuals at all points. Using this vector criterion, a preference relation in terms of distance is defined, and the approximating function that is not dominated by such a relation is considered the best. Unlike the first paper of the authors (Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2022), which is devoted to parametric methods, this paper proposes nonparametric methods for several preference relations, including the Pareto relation and the relation generated by information about the equal importance of criteria. Computational issues are considered and the relationships between the introduced approximating functions and classical ones are investigated. Numerical examples are discussed.
Метод анализа решений в условиях неопределенности при качественном оценивании предпочтений и вероятностей
2025 · ARTICLE · ru
Рассматриваются задачи принятия решений, когда предпочтения оцениваются в порядковой шкале, а возможности реализации значений неопределенного фактора описываются качественной вероятностью (полной или только частичной). Вводятся определения отношений предпочтения и безразличий на множестве стратегий. Предлагаются простые решающие правила, позволяющие сравнивать стратегии по предпочтительности.
Potential nondominance in multi-criteria decision analysis
2024 · ARTICLE · en
In this paper, we consider multi-criteria decision-making problems of selecting the best decision alternative in which the preferences of the decision maker are given in the form of quasi-orders. If the decision maker’s preferences are modeled by a family of complete quasi-orders (in particular, by a parametric family of additive value functions) then a common approach to solving such problems is based on the notion of potential optimality. In this paper, we consider the case in which the decision maker’s preferences are modeled by a family of incomplete quasi-orders. We suggest a new approach to selecting decision alternatives by introducing the notion of potential nondominated alternatives. Such alternatives can be regarded as candidates for the best alternative. We investigate properties of the sets of potential nondominated alternatives and, for the case of a parametric family of partial quasi-orders, we develop a method of their identification. Our development is illustrated by numerical examples.
Mean values as nondominated multicriterial points
2024 · ARTICLE · en
In this paper, we introduce new notions of mean values based on ideas of multicriteria optimization. The distances between the current point to all points in the sample are regarded as elements of a vector estimate. Such vector estimates are usually scalarized, e.g., by taking the sum of all components. In contrast, we introduce preference relations on the set of all such vectors, based on the information about the preferences of the decision maker who could be a statistician, analyst or researcher. Such preference relations reflect the distances between points, including the case in which all distances are equally important. We define the mean values as the points whose corresponding vector estimates are nondominated with respect to the defined preference relation, and investigate their properties. Such mean values turn out to be multi-valued. We further explore the relationship between the new notions of mean values with their conventional definitions and suggest computational approaches to the calculation of the suggested new means. We also outline generalizations of the suggested approach to the case of multidimensional data.
Средние величины: многокритериальный подход. III
2024 · ARTICLE · ru
В статьях авторов («Проблемы управления» 2020, № 5 и 2001, № 2) предложен и развит новый подход к определению средних величин, исследованы свойства введенных средних предложены методы их построения. В данной статье, которая является непосредственным их продолжением, представлен точный численный метод построения множества одного из видов таких средних Он проиллюстрирован расчетным примером.
Mean values: a multicriteria approach. Part III
2024 · ARTICLE · en
A new approach to defining mean values based on the ideas of multicriteria optimiza-tion was proposed and developed previously; see the papers [4] and [5]. The distances between the current point and the sample points were treated as components of a vector estimate. The con-ventional approach to defining mean values involves the scalarization of vector estimates: they are replaced, e.g., by the sums of their squared components. On the contrary, we proceeded from comparing vector estimates by preference. Several types of mean values corresponding to differ-ent amounts of information about preferences were considered. The properties of such mean val-ues were investigated, and computational methods for constructing them were given. However, in the case of equally important criteria, the method turns out to be approximate and rather computa-tionally intensive. In this paper, we present an exact and efficient numerical method for construct-ing a set of mean values of the specified type. The method is illustrated by a computational ex-ample.
XIV Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2024, 17-20 июня 2024 г., Москва
2024 · BOOK · ru
Настоящий препринт содержит тексты докладов, поданных на XIV Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ-2024) и включенных в Программу ВСПУ-2024 решением Программного комитета
Approximation of Functions Defined in Tabular Form: Multicriteria Approach
2023 · ARTICLE · en
A new approach to estimating approximation parameters is developed. In this approach, the distance of the approximating function from a given finite set of points is estimated by a vector criterion the components of which are the absolute values of residuals at all points. Using this criterion, the remoteness preference relation is defined, and the nondominated function with respect to this relation is considered to be the best approximating function. Approximation for several preference relations is studied, including the Pareto relation and the relation generated by the information about the equal importance of the criteria. Computational issues are considered and the relationship between the introduced approximating functions and the classical ones (obtained by the methods of least squares, least modulus, and the least maximum absolute value of deviation) are considered.
Аппроксимация таблично заданных функций: многокритериальный подход
2023 · ARTICLE · ru
Развит новый подход к оцениванию параметров аппроксимации, при котором удаленность аппроксимирующей функции от заданного конечного множества точек оценивается векторным критерием, компонентами которого являются модули невязок во всех точках. При помощи этого критерия задается отношение предпочтения в удаленности и лучшей считается аппроксимирующая функция, недоминируемая по такому отношению. Изучена аппроксимация для нескольких отношений предпочтения, в том числе для отношения Парето и отношения, порождаемого информацией о равноважности критериев. Рассмотрены вычислительные вопросы и исследованы взаимоотношения введенных аппроксимирующих функций с классическими (получаемыми методами наименьших квадратов, наименьших модулей и наименьшего максимального модуля уклонений).
Курсы (3)
-
Принятие решений в условиях риска и неопределённости · 3 раза
2023/2024, 2022/2023, 2021/2022 · Бакалавриат · рус
-
Научно-исследовательский семинар "Принятие решений - прикладные задачи 2"
2022/2023 · Бакалавриат · рус
-
Теория принятия решений
2022/2023 · Бакалавриат · рус