Внедрению инновационных информационных технологий в сельское хозяйство способствует эффективная организация информационно-консультационной службы производителей сельскохозяйственной продукции. С целью оптимизации размещения информационно-консультационных пунктов в условиях неопределённости информации о деятельности сельхозпроизводителей разработана математическая модель размещения пунктов информационно-консультационной службы в виде нечёткого ориентированного графа. Для данного графа находятся все нечёткие внешне устойчивые множества с наибольшей степенью внешней устойчивости и среди них выбираются минимальные множества. Для минимизации нечёткого множества используются логические правила нечёткого поглощения элементов множества. Эти минимальные множества определяют оптимальное размещение пунктов, обеспечивающих максимальную степень обслуживания территории. Для обоснования разработанного метода представлен пример определения территориальной структуры консультационных пунктов агропромышленного комплекса Тверской области. В результате решения задачи предложена сеть из 5 информационных пунктов, обеспечивающая степень обслуживания региона 0,9 в условиях неопределённости информации о связях между пунктами. Предложенный метод может найти применение не только в сельском хозяйстве, но и в других областях, где рассматриваются задачи оптимизации размещения на территории пунктов обслуживания населения и оказания услуг. Это могут быть ремонтные мастерские, пункты медицинского обслуживания, объекты сетевого маркетинга, станции сотовой связи./The introduction of advanced information technologies in agriculture is facilitated by the effective organization of information and advisory services for agricultural producers. To optimize the location of information and consulting points in the region under conditions of uncertain information about the activities of agricultural producers, the authors have developed a mathematical model of the location of information and consulting points in the form of a fuzzy oriented graph. For this graph, all fuzzy sets with the highest degree of external stability are found and the minimal sets are selected from them. To minimize the fuzzy set, the logical rules of fuzzy absorption of elements of the set are used. These minimal sets determine the optimal placement of points that provide the maximum possible coverage of the area. To justify the developed method, the authors present an example of determining the territorial structure of the agro-industrial consulting points in the Tver region. The resulting solution presents a network of five information points providing a degree of service to the region of 0.9 under conditions of uncertain information about connections between points. The proposed method can be used not only in agriculture, but also in other areas where the task is to optimize the location of public service points and the provision of services. These can be repair shops, medical service points, network marketing facilities or mobile communication stations.