Проаналізовано існуючі моделі для прогнозування фізико-хімічних властивостей речовин. За допомогою лінійних залежностей вільних енергій сольватації охарактеризовано вплив модифікаторів рухомої фази на утримування аналітів. Зміна коефіцієнтів моделі при варіюванні складу системи добре узгоджується зі зміною її фізико-хімічних властивостей. Визначено найбільш придатні для вирішення даного завдання методи відбору дескрипторів. Генетичний алгоритм і метод повного перебору оптимізовані для відбору дескрипторів і створення мультіпараметріческіх залежностей «структура – утримування –властивість». Побудовано моделі для передбачення розподілу органічних речовин в двофазних і міцелярних системах і моделювання хроматографічного утримування. Дані моделі є універсальними, тобто можуть бути використані для прогнозування поведінки речовин в системах різних типів. Створені моделі не поступаються класичним лінійним залежностям енергій сольватації, проте засновані на неемпіричних дескрипторах. Запропонована модель валідована шляхом прогнозування розподілу карбонових кислот в системі «вода – міцелярна псевдофаза ДСН», крос-валідацією, моделюванням констант розподілу незалежного набору речовин. Передбачені константи розподілу добре відповідають визначеним експериментально.^UExisting models to predict physical-chemical properties of substances were analyzed. Linear solvation energy relationships (LSER) were used to describe mobile phase modificator influence on analyte retention. Model coefficient variance on system composition change well corresponds to variance of physical-chemical properties. Methods better fitted to solving of thesis problem were selected. Genetic algorithm and brute force search method were optimized to select a set of molecular descriptors and construct multiparametric «structure – retention – property relationships». The models were built to predict distribution of organic substance in two-phase and micellar systems, as well as to model chromatographic retention. Models are universal, so they are applicable to systems of different types. The proposed models are not inferior to classical linear solvation energy relationships, but based on non-empirical molecular descriptors. The constructed relationships were validated by predicting of the distribution of carboxylic acids in «water – SDS micellar pseudophase» system, cross-validation, prediction of distribution constants for the independent set of substances. The predicted distribution constants are in good agreement with experimentally measured.