Изучены вопросы разработки алгоритмического обеспечения для моделирования нелинейных динамичеcких систем с переключениями на основе методов машинного обучения с подкреплением. Предложено построение обобщенных моделей систем с переключениями при учете различных типов возмущений. Указанные модели описывают широкий класс технических систем с учетом аддитивности действующих сил. Рассмотрены частные случаи, когда используется полиномиальная аппроксимация функций управления. Изучены вопросы реализации нейросетевых алгоритмов переключений с использованием высокоуровневых гибридных вычислений. Разработка интеллектуальных алгоритмов переключений направлена на решение задач построения траекторий, удовлетворяющих множеству фазовых ограничений с учетом заданного критерия качества управления. Кроме того, создание интеллектуальных алгоритмов переключений служит для поддержания устойчивых режимов функционирования технических систем. Результаты могут найти применение при решении задач поиска оптимальных траекторий нелинейных управляемых систем, задач управления автоматизированными транспортными системами, производственными линиями, логистическими системами.