Аннотация: Предметом исследования являются нечетко-логические многокритериальные методы и алгоритмы систем поддержки принятия решений. Объектом исследования является системы поддержки принятия решений оценки общей надежности оборудования технических систем в условиях нечеткой входной информации. Целью работы является методическое обеспечение разработки прикладных нечетких систем для традиционных исследований получения приоритета на множестве объектов по многомерному набору количественных и качественных показателей на основе лингвистических высказываний экспертов. В статье представлена методология разработки системы поддержки принятия решений в условиях нечеткой информации с использованием нечеткой теории множеств и нечеткого метода анализа иерархий. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы как применение методов принятия решений при многокритериальном анализе альтернатив, к которым относятся нечеткий логический вывод (НЛВ) и метод анализа иерархий (МАИ) в нечетком приближении. Представлена методика ранжирования альтернатив по многомерному набору факторов и критериев в условиях нечетких входных данных. Методика исследования основывается на построении модели системы поддержки принятия решения, формализации методов обработки нечеткой информации, разработке алгоритмов и проведении вычислительного эксперимента при различных значениях управляющих параметров модели. Изложенная методология реализована на примере системы поддержки принятия решений экспертной процедуры оценивания общей надежности химико-технологических систем. Реализация нечетко-логических процедур по управлению комплексом показателей надежности выполнена по результатам экспертного оценивания надежности четырех отдельных производственных объектов единой сложной организационно-технической системы нефтегазохимического производства по пяти показателям надежности. На примере иерархической структуры показателей надежности нефтехимического оборудования предложена модель и алгоритм оценки весов показателей с использованием нечеткой матрицы парных сравнений (НМПС) и на основе модели нечеткого логического вывода (НЛВ). По результатам вычислительных экспериментов показано, что методика НМПС эффективна при увеличении степени нечеткости приоритетов от 50 до 75%. Эффективность НЛВ определяется заданием приближенных оценок или лингвистических значений на входе, однако полностью зависит от правильной формализации входных данных путем построения функций принадлежности, а также от построения нечетких баз правил. Нечетко-логические алгоритмы поддержки принятия решений по управлению комплексом показателей надежности нефтегазохимического оборудования являются неформализованной частью комплексных систем управления и обеспечения надежности промышленного производства. Такие подсистемы позволяют на основе экспертной информации проводить предварительную оценку общего состояния надежности оборудования.