DESIGN AND MODELING

Development of an intelligent system for supporting design decision-making in the creation of automated technical complexes

Authors

  • Ekaterina S. Kanafieva Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Ivan A. Nikolaev Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Artur D. Turanosov https://orcid.org/0009-0007-2720-431X Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Vitaliy S. Golovanov Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia
  • Ekaterina M. Davydova Bauman Moscow State Technical University, 105005, 2nd Baumanskaya Street 5, building 1, Moscow, Russia

How to cite

GOST Kanafieva E. S., Nikolaev I. A., Turanosov A. D., Golovanov V. S., Davydova E. M. Development of an intelligent system for supporting design decision-making in the creation of automated technical complexes // STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. 2026. Vol. 70. No. 6. P. 91-103. DOI: 10.25726/y3701-2682-9634-h
APA Kanafieva, E. S., Nikolaev, I. A., Turanosov, A. D., Golovanov, V. S. & Davydova, E. M. (2026). Development of an intelligent system for supporting design decision-making in the creation of automated technical complexes. STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY, 70(6), 91-103. https://doi.org/10.25726/y3701-2682-9634-h

Abstract

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.

Keywords

intelligent decision support system design decisions automated technical complex multi-criteria choice expert judgment consistency sensitivity analysis ranking stability

References

Антонов В.В., Конев К.А. Интеллектуальный метод поддержки принятия решений в типовой ситуации // Онтология проектирования. 2021. Т. 11. № 1 (39). С. 126-136.

Борзых Н.Ю. Разработка программных модулей поддержки принятия решений при выборе оптимальных стратегий проектирования в организационных системах // Информатизация и связь. 2025. № 2. С. 74-81.

Гуляева К.А., Артемьева И.Л. Инструментарий для проектирования систем понятий и баз знаний предметных областей с объектами сложной структуры // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2024. № 87. С. 62-77.

Гусеница Я.Н., Донченко А.А., Ляскин А.С. Концепция поддержки принятия решений задач сопровождения жизненного цикла сложных технических систем // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2024. Т. 16. № 1. С. 31-38.

Дородных Н.О., Николайчук О.А., Котлов Ю.В., Юрин А.Ю. Создание диагностических систем поддержки принятия решений с использованием таблиц решений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2025. № 3. С. 15-29.

Егорова Е.И., Лунев А.Н., Курылев Д.В. Методика формирования базы знаний интеллектуальной системы проектирования технологических процессов // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. 2025. № 2. С. 227-232.

Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б., Серый А.С., Шестаков В.К. Программный комплекс для разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений в слабоформализованных областях // Наука и технологии Сибири. 2023. № 3 (10). С. 34-38.

Лясковский В.Л., Бреслер И.Б., Алашеев М.А. Методические и программные средства выбора решений по созданию (развитию) автоматизированных систем управления // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2021. Т. 13. № 3. С. 48-59.

Мистров Л.Е., Головченко Е.В., Перминов Г.В. Системотехнические основы проектирования сложных технических комплексов (систем) // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2022. № 5 (69). С. 71-78.

Митин С.Г., Бочкарев П.Ю., Шалунов В.В., Разманов И.А. Определение рациональных уровней отсева вариантов проектных решений в системе автоматизированного планирования технологических процессов // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2021. № 3 (57). С. 48-56.

Митряева О.Е., Печейкина М.А., Раков Д.Л. Алгоритм принятия технических решений на стадии предэскизного проектирования // Вестник научно-технического развития. 2022. № 3 (166). С. 26-32.

Ничипорович О.П. Технология подготовки исходных данных в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Информатизация и связь. 2025. № 3. С. 7-11.

Пищухина Т.А. Проектирование схемы системы поддержки принятия решений на основе онтологии перекомпонуемого производства // Онтология проектирования. 2022. Т. 12. № 2 (44). С. 231-244.

Серенков П.С., Романчак В.М., Бережных Е.В., Басинюк В.Л. Концепция экспертной системы поддержки принятия решений при проектировании компонентов сложных технических объектов // Актуальные вопросы машиноведения. 2024. Т. 13. С. 367-370.

Степанова О.М., Степанов А.М., Степанов М.Ф. Особенности построения интеллектуальных систем поддержки принятия проектных решений систем управления в условиях неопределенности // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками. 2023. № 8. С. 147-152.

Issue

Section

DESIGN AND MODELING

Metrics

118 views
0 downloads
Want to publish with us?
Submit an article

Machine-readable metadata

Similar Articles

1 2 3 4 5 6 7 8 9 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.