Abstract
<jats:p>У сучасних умовах розвитку інформаційних технологій, інтелектуального аналізу даних та систем підтримки прийняття рішень виникає потреба у формалізації та автоматизації процесів спортивного відбору. Існуючі моделі багатокритеріальної оцінки спортсменів, як правило, мають статичний характер і орієнтовані лише на аналіз поточного рівня підготовленості, що обмежує їх ефективність при відборі молодих кандидатів, для яких важливим є потенціал розвитку. У роботі запропоновано адаптивну багатокритеріальну модель підтримки прийняття рішень, яка інтегрує оцінку поточного рівня характеристик кандидатів з формалізованим урахуванням динаміки їх розвитку у часі. Розроблено математичний апарат формування інтегральної оцінки перспективності, що базується на ієрархічній агрегації нормалізованих показників та застосуванні методу аналізу ієрархій для визначення вагових коефіцієнтів. Вперше введено узагальнений показник характеристики, який поєднує нормалізовані значення показників та темп їх змін, що дозволяє оцінювати не лише поточні результати, а й перспективність розвитку. Експериментальне дослідження на вибірці з 24 кандидатів показало неоднорідну структуру розподілу інтегральних оцінок, що підтверджує доцільність використання адаптивних порогів для класифікації кандидатів за рівнем перспективності. Проведено аналіз чутливості моделі до зміни параметра α, що дозволяє регулювати баланс між поточними показниками та динамікою розвитку. Результати підтвердили стійкість моделі та незмінність загальної структури ранжування кандидатів при зміні вагових параметрів. Запропонована модель забезпечує прозорість, відтворюваність та інтерпретованість оцінювання, що робить її придатною для використання в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень у задачах спортивного відбору молоді. Практична користь моделі полягає у тому, що вона дозволяє тренерам і спеціалістам зі спортивного відбору ефективно та об’єктивно визначати кандидатів з високим потенціалом розвитку, враховуючи як поточний рівень підготовленості, так і динаміку їх характеристик. Модель може бути інтегрована в інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень для планування тренувального процесу та стратегічного формування команд молодих спортсменів.</jats:p>