багатокритеріальна оптимізація, БКО, многокритериальная оптимизация, МКО ; генетичні алгоритми, ГА, генетические алгоритмы ; компараторна ідентифікація, компараторная идентификация ; параметрична ідентифікація, параметрическая идентификация ; прийняття рішень, принятие решений, decision making ; скалярне багатофакторне оцінювання, СБФО, скалярное многофакторное оценирование, СМФО ; структурно-параметрична ідентифікація, СПІ, структурно-параметрическая идентификация, СПИ ; функція корисності, функция полезности ; Valur at Risk,VAR

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).

• УДК // Теорія корисності та прийняття рішень