Наведено основні аспекти методології роботи команди на основі відповідної підтримки індивідуальних, суспільних і колективних мотиваційних відносин у групі різнорідних агентів. Ключовим поняттям є "колективне зобов'язання". Основні фази розв'язку розподіленої задачі (побудова, підтримка і реалізація колективних зобов'язань) призначено для чотирирівневої абстрактної архітектури. Ефективний і гнучкий алгоритм реконфігурації визначено у значеннях цих загальних рівнів та їх взаємодії. Показано використання алгоритму реконфігурації у середовищі розподілу.

Запропонована процедура вирівнювання оцінок учасників. Аналіз виконано на прикладі проблеми вибору порядку авторів статті.

Проаналізовано можливості розв'язання задач експертного визначення значущості параметрів технічних систем за допомогою відомих методів експертної оцінки. Описано програму реалізації нового, більш ефективного методу їх розв'язання.

Запропоновано розв'язання задач оптимізації вибору варіанта вироблення значень параметрів керуючих впливів за критерієм точності значень як з обмеженнями часу, так і без них.

Запропоновано два нових алгоритми типу "квадрат" парних порівнянь альтернатив у фундаментальній шкалі. Перший забезпечує лінійну, а другий - гіперболічну залежність відносних ваг альтернатив від ступенів переваг, даних експертом альтернативам, що порівнюються. Обидва алгоритми вільні від обмежень на діапазон числових еквівалентів ступенів переваг, а також передбачають зворотний зв'язок з експертом для забезпечення в перебігу діалогу з ним достатнього ступеня внутрішньої узгодженості оцінок експерта. Алгоритми проілюстровано числовими прикладами.

Розглянуто задачу прийняття рішень щодо відновлення властивостей складних систем. Розроблено алгоритм вибору об'єктів, які підлягають відновленню відповідно до динаміки розвитку системи. Запропоновано математичну модель оцінки ефективності прийняття раціональних рішень щодо формування переліку об'єктів, які підлягають відновленню в першу чергу.

Розглянуто методи, які дозволяють отримати кількісні оцінки якості експертного рішення, тобто оцінки об'єктів, що не мають прямої міри порівняння. Введені кількісні міри базуються на методах рангової конкордації, що є ефективним інструментом кількісного упорядкування напівінтуїтивної інформації.

Розглянуто методи статистичного аналізу складних систем, наведено алгоритм визначення основних статистичних характеристик. Докладно викладено теоретичні відомості про перевірку статистичних гіпотез та кореляційно-регресивний аналіз.

Розглянуто проблему вимірювання інформативності експерименту в байєсівській задачі прийняття рішень для випадку зліченного параметричного простору.

Предложен метод парных сравнений с обратной связью с экспертом, который можно отнести к категории методов комбинаторного типа. Метод заключается в нахождении идеально согласованной матрицы парных сравнений, к которой, соглашаясь с мнением эксперта, возможно привести исходную (несогласованную) матрицу парных сравнений. Предложенный метод стремится минимизировать количество обращений к эксперту.

Рассмотрен вопрос принятия решений в условиях неопределенности с количественной оценкой предпочтений. Разработана методика выбора предпочтения, позволяющая путем преобразования различных показателей эффективности к безразмерным величинам последующей их весовой обработкой, решать многокритериальные задачи, которые возникают при управлении сетью обмена данными ВВС.

Проаналізовано традиційні підходи до формування процесу логічного висновку і запропоновано методику формування логічного висновку в умовах неповної і неточної інформації.

Запропоновано один з можливих підходів формування критерію прийняття рішення в ризикових ситуаціях. Розроблено відповідний алгоритм, який дає можливість математичної формалізації процесу прийняття рішення в ризикових ситуаціях.

Запропоновано методику, яка дозволяє динамічно збирати, зберігати й обробляти різнотипну інформацію про переваги у вигляді гіперкуба оцінок і дає можливість розширити множину альтернатив і множину критеріїв в процесі прийняття рішення.

Розглянуто клас комбінаторних задач, для розв'язування і дослідження яких застосовані поняття теорії розмитих множин. Встановлено необхідні і достатні умови стійкості.

Розглянуто математичну модель в системі ухвалення рішень з використанням логіки з нечіткою істинністю, нечіткими зв'язками і правилами висновку. У моделі визначення переваги над супротивником задано набором імовірнісних операцій, а база знань містить правила логічного висновку на нечітких множинах. Наведено архітектуру системи і графічний інтерфейс користувача.

Запропонований підхід грунтується на формуванні плану досліджень і розвитку (ПДР) на поточний період планування як перерізу в часі перспективного ПДР. Прийняття рішення щодо відбору варіанта перспективного ПДР базується на оцінці рейтингу варіантів ПДР на заданому інтервалі методом цільової динамічної оцінки, який використовує ієрархію цілей. Запропоновано модель варіанта ПДР, а також метод попереднього відбору припустимих за умов обмеження на ресурси варіантів перспективного ПДР.

Запропоновано оцінювати варіанти плану досліджень і розвитку (альтернативи) множиною значень приростів степеня досягнення головної цілі рішення на заданому інтервалі часу, обумовлених прийняттям цієї альтернативи. Альтернативи є термінальними вершинами графу типу мережа, який описує ієрархію цілей, що будується експертами шляхом декомпозиції головної цілі. Цілі та альтернативи описуються функціями степеня досягнення, а також коефіцієнтами впливу на досягнення безпосередніх надцілей, що є функціями часу. Передбачено використання цілей багатьох типів. Визначення оцінок альтернатив здійснено шляхом моделювання ієрархії цілей.

Представлені результати узагальнення та подальшого розвитку математичних основ байєсовського підходу до прийняття рішень в умовах невизначенності. Приведені базові співвідношення для інтервального оцінювання. Розглянуті основні концепції побудови розв'язувальної процедури і вибір зважування, запропоновані алгоритми для точкового і інтервального байєсовського механізмів виведення. Запропоновані нетрадиційні напрямки використання одержаних результатів.

Порівняно два методи функціонування механізму логічного висновку - комбінованого та байесівського. Показано, що існують суттєві подібності в цих методах. Запропоновано методику побудування механізму логічного висновку нового типу.