ловідомі й невизначені акценти проблеми виявляють тенденцію
до переважання. Для таких задач характерною є відсутність ме-
тодів розв’язання на основі безпосередніх перетворень даних.
Постановка задач вимагає прийняття рішень в умовах неповної
інформації. Відомі випадки, коли на основі теорії нечітких мно-
жин і застосувань цієї теорії були побудовані формальні схеми
рішень. До слабоструктурованих задач можна віднести задачі ро-
зподілу капіталовкладень, вибору проектів проведення наукових
досліджень і розробок, складання плану виготовлення виробів
широкого споживання тощо.
Третій клас складають неструктуровані (неформалізовані,
якісно виражені) проблеми (задачі), для яких описані лише важ-
ливі ресурси, ознаки і характеристики, а кількісні залежності між
ними невідомі. Розв’язання таких задач передбачає неформалізо-
вані процедури, які ґрунтуються на неструктурованій, з високим
рівнем невизначеності інформації. До числа таких задач нале-
жить значна частина проблем прогнозування, перспективного
планування, організаційного перетворення. Більшість неструкту-
рованих проблем вирішується за допомогою евристичних мето-
дів, у яких відсутня будь-яка упорядкована логічна процедура
пошуку розв’язання, а сам метод цілком залежить від особистіс-
них характеристик людини (поінформованості, кваліфікації, та-
ланту, інтуїції і т. ін.).
До типових слабоструктурованих проблем належать пробле-
ми, для яких характерними є такі особливості:
— рішення, що приймаються, стосуються майбутнього;
— має місце широкий діапазон альтернатив;
— рішення залежить від неповноти поточних технологічних
досягнень;
— запропоновані рішення вимагають вкладання великих ресу-
рсів і пов’язані з елементами ризику;
— неповністю визначені вимоги стосовно вартості і часу рі-
шення проблеми;
— проблема складна через необхідність комбінувати різні ре-
сурси для її розв’язання.
Найважливіша особливість слабоструктурованих проблем по-
лягає в тому, що концептуальна модель їх може бути створена
тільки на основі додаткової інформації, що надходить від особи,
яка бере участь у вирішенні проблеми. Тому такі моделі не мо-
жуть бути об’єктивними, неупередженими. Ця обставина — при-
чина невдач у застосуванні «класичних» математичних моделей