Рассматриваются модели и алгоритмы принятия слабоструктурированных решений  при нечетко заданной исходной информации с использованием нечетких аналогов известных критериев: Байеса, дисперсии, Вальда,  Савиджа, Гурвица.  Построены оптимальные стратегии динамического процесса принятия решений. Приводятся результаты вычислительного эксперимента с целью исследования предложенных алгоритмов принятия решений на примере оценки и выбора приемлемых сортов хлопчатника. Результаты вычислительного эксперимента показывают, что рассматриваемая методика повышает эффективность выбора сорта с наилучшими показателями по урожайности при наименьших затратах труда и средств на выращивание.

В работе рассматривается прямой адаптивный метод многокритериальной оптимизации на основе аппроксимации функции предпочтений лица, принимающего решения, с помощью аппарата нечеткой логики. Приводятся результаты исследования эффективности метода при решении 2-х и 3-х критериальных тестовых задач.

Все люди являются потребителями. Наличие конкуренции между производителями улучшает качество товаров, снижает их стоимость и заставляет покупателя выбирать среди большого ассортимента товаров такой, который бы максимально удовлетворял его потребности. Так, каждый автолюбитель хотя бы раз в жизни стоял перед выбором автомобиля для его покупки. Обилие информации о технико-экономических  характеристиках автомобиля не позволяет однозначно принять решение о выборе конкретной машины. В данной работе представлена система поддержки принятия решения о покупке автомобиля на основе математического аппарата нечеткой логики.