В основе нечеткого многокритериального анализа решений (НМКАР) лежат операции оценки функций от нечетких аргументов и ранжирования нечетких чисел. В общем случае реализация каждой из указанных операций требует использования соответствующих компьютерных модулей. Все известные на настоящее время системы НМКАР базируются на приближенных оценках функций от нечетких аргументов. Целью представленной работы является создание и научно-практическое применение системы НМКАР, реализующей все основные подходы к оценке функций от нечетких чисел, а также различные методы ранжирования нечетких чисел на примере нечеткого расширения классического метода многокритериального анализа решения TOPSIS.

В работе представлены функциональные возможности разработанной компьютерной  системы Decerns-FT и ее особенности, включающие возможность использования нечетких моделей FTOPSIS различного уровня сложности в зависимости от выбранного метода оценки функций от нечетких аргументов и метода ранжирования нечетких чисел. Описана общая структура системы и ее основные блоки. Приведен пример использования Decerns-FT для анализа различий в ранжировании альтернатив многокритериальных задач разработанными моделями FTOPSIS с применением приближенных методов оценки функций от нечетких чисел, методов стандартной нечеткой арифметики, а также редуцированного и общего метода трансформации. В рамках решения данной задачи используется модуль Монте-Карло для генерации большого числа сценариев многокритериальных задач. С использованием системы Decerns-FT впервые показано, что различия в ранжировании альтернатив многокритериальных задач моделями FTOPSIS, отличающимися подходами к оценке функций от нечетких чисел и методами ранжирования, являются значимыми.

Разработанная компьютерная система Decerns-FT не имеет аналогов в классе систем, реализующих модели НМКАР. Модули системы Decerns-FT формируют основу для создания других систем НМКАР, являющихся компонентами системы поддержки принятия решений DecernsFMCDA, предназначенной для решения широкого круга научно-прикладных задач многокритериального анализа решений в условиях неопределенности/нечеткости, а также для использования в рамках соответствующих университетских курсов и для тренинга специалистов.