Аналитическое обоснование вариантов решений с использованием систем поддержки принятия решений (СППР) существенно повышает качество принимаемых решений. Использование существующих в настоящее время СППР, как правило, включающих в себя один-два метода принятия решений, не всегда приводит к желаемым результатам, поскольку каждый метод основан на определенных предпосылках и не является универсальным. Наибольший эффект достигается в том случае, когда в базу знаний СППР включается множество методов принятия решений. Единственной системой, которая отвечает данным требованиям, является Экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР), разработанная под руководством автора статьи. В настоящее время ЭСППР включает в себя около 50 методов принятия решений. Расширение базы знаний ЭСППР путем включения в нее новых методов позволит для каждой задачи принятия решения подобрать наиболее подходящий метод. Дополнение модели «таблица решений», лежащей в основе базы знаний системы, позволяет развивать ЭСППР, не перерабатывая полностью программный код системы. База знаний системы содержит правила решения, построенные по принципу «если - то» (если выполняются такие-то условия принятия решения, то следует применить такой-то метод принятия решения). Для расширения базы знаний ЭСППР выбраны методы семейства ELECTRE. Основанием для выбора служит их ключевая особенность, заключающаяся в том, что они не используют операцию свертки оценок альтернатив, заданных в разных шкалах по отдельным критериям. В статье адаптированы алгоритмы методов семейства для включения в ЭСППР. Результаты исследования могут быть использованы для развития ЭСППР, позволяя аналитически обосновывать варианты решений с применением методов, которые ранее в системе не использовались.

Analytical justification of solutions using a decision support system (DSS) significantly increases the quality of decisions. The existing DSS generally employs 1or 2 methods of decision-making. It does not always lead to the desired results as each method is based on certain assumptions and is not universal. The maximum effect can be achieved only insofar as a set of decision making methods is included into the knowledge base of the DSS. The only system that meets these requirements is an Expert decision support system (EDSS) developed under supervision of the author. Currently the EDSS includes about 50 methods of decision making. The expansion of the EDSS knowledge base by including new methods will allow choosing the most suitable method for solving each decision-making task.