Монография посвящена разработке алгоритмов нейроуправления структурно-сложными системами, функционирующими в условиях конфликта и неопределенности. Постановка задачи оптимизации управления многокритериальной конфликтной системой формализуется в виде бескоалиционной игры в условиях неопределенности, представленной в нейросетевом логическом базисе. Постановки задач обучения компонентов нейросетевого ансамбля формализуются как конечномерные задачи многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности, для решения которых используется комплекс генетических алгоритмов многокритериальной конфликтной оптимизации. Полученные результаты применяются для исследования эффективности алгоритмов нейроуправления нагрузкой в каналах связи многоканальной системы дистанционного мониторинга, функционирующей в условиях конфликтного взаимодействия подсистем и неопределенности входных потоков данных.