Многоуровневые алгоритмы для задач принятия решений прецедентного типа

Рассматривается специальный класс задач принятия решений прецедентного типа, которые часто возникают в слабо формализованных предметных областях. Для решения таких задач, как правило, применяются эвристические алгоритмы, которые не могут быть строго обоснованы. Показано, что данный класс задач сводится к стандартной задаче распознавания образов с обучением. Это позволяет вместо эвристических алгоритмов использовать многоуровневые модели, которые дают возможность повысить точность решения, а в некоторых случаях обосновать его правильность. Приведен анализ различных вариантов построения многоуровневых моделей. Предложен многоуровневый алгоритм для задачи принятия решений, основанный на структурировании информации.