Переход от типового проектирования автоматизированных технических комплексов к многовариантной проработке облика на ранних стадиях сместил основную нагрузку выбора на эскизный и технический проект, где число конкурирующих проектных решений растёт быстрее, чем возможности их экспертной сверки вручную. Возникает несоответствие: формализованные процедуры отбора вариантов развиты для технологических и управленческих задач, тогда как для проектных решений по техническому комплексу в целом они остаются разрозненными и слабо согласованными между собой. Цель работы – построение авторской модели интеллектуальной системы поддержки принятия проектных решений, объединяющей иерархию разнородных критериев, контроль согласованности экспертных суждений и оценку устойчивости рекомендации. На модельной задаче выбора из пяти вариантов компоновки комплекса выполнен расчёт интегральных оценок по четырём кластерам критериев, проведён анализ чувствительности весов методом сценарного возмущения и имитационное моделирование ранжирования объёмом 10 000 прогонов. Установлено, что интегральная оценка лидирующего варианта отделяется от группы преследования за пределами доверительного интервала, тогда как второе–четвёртое места статистически неразличимы; устойчивость ранга лидера достигает 78,4% прогонов. Сопоставление с экспертным ранжированием без формализации и с равновесной взвешенной сверткой обнаруживает приращение согласия с контрольным ранжированием с 61,5 до 88,3%. Полученные соотношения указывают, что ценность интеллектуальной поддержки на ранних стадиях определяется не повышением точности абсолютных оценок, а отделением устойчивой части ранжирования от неустойчивой, вследствие чего предмет проектного решения смещается с поиска единственного лучшего варианта к выделению группы равнодопустимых.
The shift from standardized design of automated technical complexes towards multi-variant elaboration of the system concept at early stages has moved the principal burden of choice onto the preliminary and technical design phases, where the number of competing design decisions grows faster than the capacity for their manual expert reconciliation. A mismatch arises: formalized variant-screening procedures are well developed for technological and managerial tasks, whereas for design decisions concerning the technical complex as a whole they remain fragmented and poorly coordinated with one another. The aim of the work is to construct an author's model of an intelligent decision support system that combines a hierarchy of heterogeneous criteria, control over the consistency of expert judgments, and an assessment of the robustness of the recommendation. On a model problem of choosing among five complex-configuration variants, integral scores were computed across four criteria clusters, a weight sensitivity analysis was carried out by scenario perturbation, and a ranking simulation of 10 000 runs was performed. It was found that the integral score of the leading variant separates from the pursuing group beyond the confidence interval, whereas the second to fourth places are statistically indistinguishable; the rank stability of the leader reaches 78,4% of runs. A comparison with unformalized expert ranking and with an equal-weight additive convolution reveals an increase in agreement with the reference ranking from 61,5 to 88,3%. The obtained relations indicate that the value of intelligent support at early stages is determined not by an increase in the accuracy of absolute estimates but by the separation of the stable part of the ranking from the unstable one, whereby the subject of the design decision shifts from the search for a single best variant towards the identification of a group of equally admissible ones.