Разработана комплексная методика выбора эффективных решений в условиях многокритериальности и неопределенности. Она включает в себя три этапа: синтез модели определения скалярной многофакторной оценки эффективности допустимых альтернативных решений; анализ источников неопределенности; определение их вида и разработку модели вычисления эффективности альтернативных решений в условиях интервальной неопределенности; обоснование правила выбора точечного решения из интервала возможных значений. Возможные структуры модели генерируются в классе усеченного, учитывающего только аддитивные и квадратичные слагаемые, полинома Колмогорова-Габора с помощью генетического алгоритма. В диссертации рассмотрена задача распределения центром двухуровневой иерархической системы инвестиционных ресурсов развития производственных подсистем в заданных условиях многокритериальности. Из выделенного экстремального интервала выбирается точечное решение, как компромисс между его эффективностью и возможным риском. Для этого в диссертационной работе предложено использовать усовершенствованную Valur at Risk (VAR).