Калач Андрей Владимирович – доктор химических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий, моделирования и управления, Воронежский государственный университет инженерных технологий, г. Воронеж, Российская Федерация, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-8926-3151, e-mail: a_kalach@mail.ru. Бугаев Юрий Владимирович – доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры информационных технологий, моделирования и управления, Воронежский государственный университет инженерных технологий, г. Воронеж, Российская Федерация, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-1043-7682, e-mail: y_bugaev52@mail.ru. Никитин Борис Егорович – кандидат физико-математических наук, доцент, профессор кафедры информационных технологий, моделирования и управления, Воронежский государственный университет инженерных технологий, г. Воронеж, Российская Федерация, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-6508-8723, e-mail: nbe6419@gmail.com. Kalach Andrey Vladimirovich is Dr. Sc. (Chemistry), Professor, Head of the Department of Infor-mation Technology, Modeling and Management, Voronezh State University of Engineering Technolo-gies, Voronezh, Russian Federation, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-8926-3151, e-mail: a_kalach@mail.ru. Bugaev Yuriy Vladimirovich is Dr. Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Department of In-formation Technology, Modeling and Management, Voronezh State University of Engineering Technol-ogies, Voronezh, Russian Federation, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-1043-7682, e-mail: y_bugaev52@mail.ru. Nikitin Boris Egorovich is Cand. Sc. (Physics and Mathematics), Associate Professor, Department of Information Technology, Modeling and Management, Voronezh State University of Engineering Technologies, Voronezh, Russian Federation, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-6508-8723, e-mail: nbe6419@gmail.com. В рамках развития подходов к моделированию процессов, лежащих в основе принятия решений во всех сферах человеческой деятельности, приведено описание разработанного приближенного алгоритма на-хождения медианы Кемени для набора нестрогих упорядочений альтернатив. Исследование осуществляли в рамках современной методологии выбора альтернатив, которая предполагает выбор обоснованного решения по окончании анализа и обобщения поступающей информации и достижения некоторого заданного порогового значения величины критерия принятия решения. Предложено обоснование выбора вариантов решений многокритериальных задач в сфере планирования и управления из существующего множества альтернатив с использованием экспертных оценок. В рамках современной методологии выбора альтернатив предложены два алгоритма поиска медианы Кемени при наличии нестрогих и частичных упорядочений в исходном профиле, а также при наличии альтернатив, не оцененных экспертами. Рассмотрены особенности построения медианы Кемени по предлагаемому алгоритму на конкретном численном примере. Показана обосно-ванность использования разработанного приближенного алгоритма для решения экспрессного по сравнению с традиционным точным алгоритмом. Отдельно отмечено, что в случае наличия нескольких решений алгоритм гарантирует нахождения варианта, достаточно близкого к какому-нибудь экспертному упорядочению рассматриваемого профиля экспертных оценок. This article describes an approximate algorithm for finding the Kemeny median for a set of non-strict orderings of alternatives. The study was carried out for choosing alternatives involving making an informed decision on the completion of the analysis and generalization of incoming information and reaching a threshold value for the decision criterion. The article offers a justification for choosing solutions to multi-criteria tasks in planning and management from an existing set of alternatives using expert assessments. Two algorithms for searching for the Kemeny median are proposed in the presence of non-strict and partial orderings in the initial profile and in the presence of alternatives that have not been evaluated by experts. The article discusses constructing the Kemeny median according to the algorithm using a numerical example. The article shows the validity of using the approximate algorithm to solve the express algorithm in comparison with the traditional exact algorithm. It is sepa-rately noted that in the case of several solutions, the algorithm guarantees finding an option that is close enough to an expert ordering of the expert assessment profile under consideration.