Комплексна методика вибору ефективних рішень в умовах багатокритеріальності
й невизначеності розроблена у дисертації. Вона містить у собі три етапи: синтез
моделі визначення скалярної багатофактороної оцінки ефективності альтернативних рішень; аналіз джерел невизначеності, обгрунтування правила
вибору рішення з інтервалу можливих значень. Структури моделі генеруються в
класі поліному Колмогорова-Габора за допомогою генетичного алгоритму. За
джерела невизначеності приймаються інтервальні значення параметрів і
часткових критеріїв. У дисертації розглянутий тільки випадок, коли всі невизначе
ності мають статистичний характер. Із виділеного екстремального інтервалу
вибирається точкове рішення. Для цього в роботі запропоновано використовувати вдосконалену Valur at Risk (VAR) технологію. Як приклад
практичного використання результатів дослідження розглянута задача розподілу
центром інвестиційних ресурсів розвитку виробничих підсистем в умовах багатокритеріальності ефектів (економічних, соціальних, екологічних), інтервальної
невизначеності виробничих функцій і різного ступеня централізації.