Представлены методы разработки программно-аппаратных комплексов моделирования и оптимизации, относящихся к классу систем поддержки принятия решений (СППР), основанных на знаниях. Основным атрибутом таких систем искусственного интеллекта является способность накопления и использования знаний (формализованных посылок, выводов, закономерностей, относящихся к исследуемому объекту), а также формирования рекомендаций по управлению в режиме реального хода процесса. По сравнению с применяемыми сегодня на производстве СППР, системы такого типа отличаются способностью корректировать управление в зависимости от особенностей текущей производственной ситуации.