Розглянуто особливості розробки моделей і обчислювальних методів розв'язання задач прийняття рішень (ПР), а також проблеми, що супроводжують процеси створення відповідного алгоритмічного забезпечення. Особливу увагу приділено способам і методам одержання, обробки, аналізу й інтерпретації експертної інформації (ЕІ). Проаналізовано ефективність моделей і методів, які використовуються у процесах ПР і базуються на парадигмах "м'яких" обчислень. Наведено методи й алгоритми обробки ЕІ у задачах ПР. Проведено формальний опис математичних моделей ситуацій ПР.

Рассмотрены особенности разработки моделей и вычислительных методов решения задач принятия решений (ПР), а также проблемы, сопровождающие процессы создания соответствующего алгоритмического обеспечения. Особое внимание уделено способам и методам получения, обработки, анализа и интерпретации экспертной информации (ЭИ). Проанализирована эффективность моделей и методов, которые используются в процессах ПР и основываются на парадигмах "мягких" вычислений. Изложены методы и алгоритмы обработки ЭИ в задачах ПР. Проведено формальное описание математических моделей ситуаций ПР.

Розглянуто елементи класичних і сучасних технологій прогнозування, що базуються на дедуктивному й індуктивному підходах. Розкрито проблеми формування вихідної інформації, встановлення і збільшення інформативності значущих факторів, особливості вибору методів прогнозування та їх реалізації в інформаційно-аналітичних системах. Увагу приділено тестуванню й усуненню мультиколінеарності, причинам і наслідкам автокореляції, алгоритмам зворотного поширення помилки та прогнозування, еволюційним стратегіям, пірамідальним мережам, що ростуть.

Рассмотрены элементы классических и современных технологий прогнозирования, базирующихся на дедуктивном и индуктивном подходах. Раскрыты проблемы формирования исходящей информации, установления и увеличения информативности значимых факторов, особенности выбора методов прогнозирования и их реализации в информационно-аналитических системах. Уделено внимание тестированию и устранению мультиколинеарности, причинам и последствия автокорреляции, алгоритмам обратного распространения ошибки и прогнозирования, эволюционным стратегиям, пирамидальным растущим сетям.

Запропоновано новий підхід до розв'язання задачі багатофакторної нелінійної оптимізації, що базується на використанні ідей і принципів теорії ймовірностей, теорії невизначеності й еволюційного моделювання. Його перевагою є відсутність вимог до функції, що оптимізується, та знаходження її глобального оптимума.

Запропоновано нетрадиційний підхід щодо розв'язання традиційної задачі - знаходження оптимального шляху на сітковому графіку. Композиція методів теорії нечітких множин і нейронних мереж дозволяє знаходити найбільш ранні та пізні прогнозні строки початку проектних робіт. Суб'єктивний характер прийняття рішень експертами дістає підтримку за рахунок зменшення апріорної ентропії під час ідентифікації тривалості проектних робіт.

Отмечено, что границы познания процессов современного мира являются размытыми и все стремительнее расширяются. Возникновение новых предметных областей, новых проблем становится еще одним подтверждением принципа "новых задач" академика В. М. Глушкова. Проанализированы методы решения таких задач, базирующихся на принципах дарвиновской эволюции. Показаны их преимущества и недостатки при решении задач оптимизации в сравнении с классическими методами. Рассмотрены аспекты научных исследований эволюционных методов в известных мировых школах. Обсуждены проблемы сходимости и границ применимости.

Задача программирования жизненного цикла сложных технических систем является трудно формализуемой, и поэтому для ее решения необходимо использовать методы, относящиеся к предметной области искусственного интеллекта. Изложены аспекты композиции эволюционного моделирования и теории программирования жизненных циклов. Актуальность и рациональность такого объединения базируется на необходимости предвидения будущих процессов и следовании законам природы, а также использовании элементарного, системного эволюционизма и синергетики.

Сделана попытка формализации процесса эволюционного моделирования, направленного на повышение эффективности этапа функционирования сложной технической системы. Определены аспекты, сопровождающие систему по этапам жизненного цикла, включающие изменение множества задач, решаемых системой, структуры и стратегии управления. В предложенных моделях учтен фактор неопределенности, и они являются дальнейшим развитием моделей, разработанных для детерминированных условий и предложенных в предыдущих публикациях автора.

Описано аспекти та елементи технології процесу оцінювання, атрибутами якої є об'єктивізація суб'єктивних суджень, повнота та швидкість його проведення. Базовими елементами запропоновано вважати аксіому незміщеності та процедуру структуризації предметної області, що базується на її онтології. Застосування першого елемента дозволяє здійснювати оцінювання за умов невизначеності, а другого - оптимізувати сам процес оцінювання. Наведено приклад застосування такої технології.

Висвітлено підвищення ефективності процесів прийняття рішень у ході створення складних технічних систем шляхом розробки моделей, методів, інструментальних засобів ідентифікації та прогнозування в умовах невизначеності на основі еволюційної парадигми. Запропоновано концепцію інформаційно-аналітичного супроводу складної технічної системи за етапами її життєвого циклу, яка полягає у використанні композиції елементів чотирьох наукових парадигм, зокрема: програмування життєвого циклу, системного підходу та аналізу, еволюційного моделювання і препроцесінгу інформації. Розроблено методи ідентифікації та оптимізації складних залежностей на базі композиційного застосування технологій "м'яких" обчислень. Запропоновано методи збільшення інформативності вихідних даних, а також еволюційні методи кластеризації та відновлення втраченої інформації. Удосконалено технологію визначення компетентності експертів на базі аксіоми незміщеності та запропоновано технологію об'єктивізації суб'єктивних суджень.

Дисертацію присвячено питанням зменшення невизначеності на початкових етапах системного проектування. Розроблено новий підхід до проектування систем із змінною структурою, в основі якого лежить процес формування системної моделі. Встановлено, що формування рівнів системної моделі надає можливість визначення міри існування проектного рішення. Класифіковані проблеми формулювання цілей в умовах неповноти інформації. Запропоновано методи визначення міри погодженості значень параметрів, що вказані у технічному завданні із експертною оцінкою їх одержання. Основні результати праці можна використати при прийнятті рішень про можливість реалізації проектів складних технічних систем.

Рассмотрена система пожарной охраны. Предложены модели и методы решения задач определения уровня пожарной безопасности жилых объектов, минимизации количества ошибок личного состава при пожаротушении, определения оптимального маршрута проезда пожарного расчета к месту пожара, а также расчета времени и пути распространения огня к особо опасным объктам.

Розглянуто проблему моделювання процесів функціонування складних виробничих систем. Здійснено відображення основних елементів концепції "штучного життя" на процеси життєвого циклу виробничих підприємств. Виконано формалізацію основних складових алгоритму моделювання та визначено елементи функціональної навантаженості об'єктів моделювання.

Проаналізовано технологію контролю знань. Визначено аспекти коректності схем оцінювання. Наведено принципи адаптивності контролю знань і вказано на їх переваги. Розроблено моделі коригування складності питань в режимі "реального часу".

Описано математичне та програмне забезпечення автоматизованого проведення іспитів, а також передумови експертного оцінювання. Проаналізовано ефективність процесу оцінювання та основні аспекти структуризації предметної області. Розглянуто типи запитань, які можна використовувати під час проведення іспитів. Наведено можливості системи підтримки проведення іспитів. Описано архітектуру автоматизованої системи підтримки складання іспитів. Система проходить тестування у кількох організаціях і найближчим часом робоча версія системи буде готова до промислової експлуатації.

Рассмотрена задача моделирования эволюции биологических и сложных технических систем. Выполнена формализация основных составляющих алгоритма моделирования, предложены элементы функциональной нагруженности субъектов моделирования. Указаны особенности "инстинктивной" и "интеллектуальной" эволюции. Интеллектуальность субъектов эволюции реализована посредством обучения и использования нейросетей как инструментария для реализации функции памяти и принятия решений.

Рассмотрена проблема проектирования и оптимизации систем пожарного мониторинга. Предложен причинно-следственный принцип оптимизации таких систем, в соответствии с которым их надежность и эффективность должны зависеть от количества возможных жертв и масштаба материального ущерба. Разработаны элементы технологии принятия решений при проектировании систем пожарного мониторинга с использованием такого принципа, а также результатов моделирования, полученных на основе применения композиции методов "мягких" вычислений.

Рассмотрены проблемы, сопровождающие процессы принятия решений при прогнозировании экологических и техногенных катастроф. Выполнена классификация соответствующих задач и предложено использование технологий "мягких вычислений" для их решения. Указано на необходимость объективизации экспертных выводов и применение идей и принципов теории катастроф.

Рассмотрена задача оптимизации структуры системы пожарного мониторинга. Показано, что существующие схемы размещения датчиков пожарной сигнализации зачастую являются неэффективными, и предложен метод проектирования их структуры исходя из последствий возможного пожара. В качестве инструментария проектирования определены компоненты Soft Computing.

Рассмотрена технология решения задачи комплектования аварийно-спасательной техники с использованием многокритериальной оптимизации, последовательного анализа вариантов и эволюционного моделирования. Разработаны модели, служащие информационно-аналитическим базисом формирования интегрального критерия.

Предложен метод решения задач линейного программирования, базирующийся на эволюционной парадигме. Исследован алгоритм его реализации, в основе которого находится полное пространство поиска возможных решений. Рассмотрены аспекты программной реализации метода. Выполнена экспериментальная верификация и сравнительный анализ с результатами применения генетических алгоритмов.