Одной из важнейших задач, реализуемых математическим обеспечением любой системы поддержки принятия решений, является согласование вырабатываемых частных решений: как для случая консолидации мнений групп экспертов, так и для координации решения последовательностей расчетных задач. В настоящее время существуют разнообразные математические методы для консолидации готовых решений, а также методы координации выработки решений. Для координации расчетов и моделирования, обеспечивающих выработку альтернатив решений, могут использоваться экспертные методы и методы алгоритмической координации. Последние принято разделять на методы программируемой и неформальной координации. Практика показала, что существующие подходы к координации решений, как программируемые, так и неформальные, не всегда обеспечивают эффективную автоматизацию поддержки принятия решений. В статье предлагается использовать для обеспечения согласованного решения задач и моделирования гибридный подход, наиболее доступный на современном уровне развития технологий. В то же время указывается, что в перспективе, с развитием средств автоматизации, могут быть использованы и неформальные методы координации, которые потенциально наиболее перспективны для систем, работающих в области решения слабоформализуемых задач. С учетом этого сформулирована постановка задачи по разработке модели-диспетчера для систем поддержки принятия решений на основе нейронной сети.