Кравченко Татьяна Константиновна - доктор экономических наук, профессор заведующая кафедрой бизнес-аналитики, школа бизнес-информатики, факультет бизнеса и менеджмента, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
E-mail: tkravchenko@hse.ru 

Дружаев Алексей Александрович - кандидат технических наук, доцент кафедры бизнес-аналитики, школа бизнес-информатики, факультет бизнеса и менеджмента, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
E-mail: druzhaev@hse.ru

      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.