Approximation of Functions Defined in Tabular Form: Multicriteria Approach

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

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.

About the authors

A. P. Nelyubin

Mechanical Engineering Research Institute, Russian Academy of Sciences

Email: nelubin@gmail.com
101990, Moscow, Russia

V. V. Podinovski

National Research University—Higher School of Economics (HSE University)

Author for correspondence.
Email: podinovski@mail.ru
101000, Moscow, Russia

References

  1. Демидович Б.П., Марон И.А., Шувалова Э.З. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения. М.: Наука, 1967.
  2. Малов С.В. Регрессионный анализ: теоретические основы и практические рекомендации. СПб.: Изд‑во С.-Пб. Ун-та, 2013.
  3. Мудров В.И., Кушко В.Л. Метод наименьших модулей. М.: URSS, 2013.
  4. Charnes A., Cooper W.W. Management models and industrial applications of linear programming. N.Y.: Wiley, 1961.
  5. Статников Р.Б., Матусов И.Б. О недопустимых, допустимых и оптимальных решениях в задачах проектирования // Проблемы машиностр. и надежности машин. 2012. № 4. С. 10–19.
  6. Подиновский В.В., Нелюбин А.П. Средние величины: многокритериальный подход // Проблемы управления. 2020. № 5. С. 3–16.
  7. Подиновский В.В., Нелюбин А.П. Средние величины: многокритериальный подход. II // Проблемы управления. 2021. № 2. С. 33–41.
  8. Тырсин А.Н., Азарян А.А. Точные алгоритмы реализации метода наименьших модулей на основе спуска по узловым прямым // Вычисл. матем. 2017. № 4. С. 21–32.
  9. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Физматлит, 1982. Изд. второе, испр. и доп., 2007.
  10. Зоркальцев В.И. Октаэдрические и евклидовы проекции точки на линейное многообразие // Тр.ин-та матем. и механ. УрО РАН. 2012. № 3. С. 106–118.
  11. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с однородными равноценными критериями // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1975. № 2. С. 330–344.
  12. Подиновский В.В. Идеи и методы теории важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Наука, 2019.
  13. Нелюбин А.П., Подиновский В.В. Алгоритмическое решающее правило, использующее ординальные коэффициенты важности критериев со шкалой первой порядковой метрики // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2012. № 1. С. 43–59.
  14. Fishburn P.C., Willig R.D. Transfer principles in income redistribution // J. of Public Economics. 1984. V. 25. P. 323–328.
  15. Marshall A.W., Olkin I. Inequalities: Theory of majorization and its applications. N.Y.: Academic press, 1979.
  16. Eurostat. Real GDP per capita, 2022. https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/sdg_08_10/default/table

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (253KB)
3.

Download (170KB)
4.

Download (169KB)
5.

Download (273KB)
6.

Download (92KB)
7.

Download (201KB)
8.

Download (115KB)
9.

Download (202KB)

Copyright (c) 2023 А.П. Нелюбин, В.В. Подиновский

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies