У роботі розглядається розв'язання задачі розподілу збиральної техніки по полям і розв'язання допоміжних для неї задач: визначення експлуатаційної швидкості та значення поправкового коефіцієнта до норми витрати палива для зернозбиральних комбайнів методами еволюційного моделювання, штучних нейронних мереж і нечіткої логіки. Дані моделі та алгоритми, як предметні знання, увійшли у склад бази знань інтелектуальної системи управління збиральною кампанією. Показано, що застосування методів штучного інтелекту для підтримки прийняття рішень з управління технологічним процесом збиральної кампанії дозволяє враховувати такі його особливості, як нестаціонарність і стохастичність поведінки, невідтворюванність експериментів, неповнота та розмитість інформації про процес. Ключові слова: збиральна кампанія, генетичний алгоритм, нечітка логіка, штучна нейронна мережа.
