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반면 Gershon과 Duckstein은 MCDM 방법에 대한 주요 비판을 강조하면서 일반적으로 주어진 문제에 대해 어떤 MCDM 방법이 더 신뢰할 수 있는지 결정하는 것이 어렵고 특정 결정 문제에 적용할 때 다른 방법이 다른 결과를 생성할 수 있음을 지적했습니다. [ 40 ]. 더 중요한 것은 순위 결과의 정확성에 대한 논쟁이 여전히 존재한다는 것입니다[ 103 ]. 물론, 어떤 상황에서는 잘못된 선택으로 인해 심각하거나 돌이킬 수 없는 손실이 발생할 수 있습니다. 실제로 접근 가능한 접근 방식이 풍부하기 때문에 DM에게는 혼란스러울 수 있으며 DM은 어떤 MCDM 방법이 가장 좋은지 결정하는 데 어려움을 겪습니다[ 106 ]. 그 후, 많은 학자들은 수용 가능한 MCDM 접근 방식을 선택하기 위한 권장 사항을 제시했습니다(예: (Coello and Jin, nd, [ 70 , 74 , 79 , 80 ]), 다른 학자들은 특정 문제에 여러 MCDM 접근 방식을 적용하고 결과를 대조했습니다[ 70 예를 들어 Chen과 Pan [35]은 이 문제를 극복하기 위해 건설 관리 문제를 해결하기 위한 적절한 퍼지 MCDM 방법을 선택하는 2단계 전략을 제시 했습니다 . 문헌에 따르면 아직 해결되지 않은 상당한 연구 과제입니다 [ 98 ].
특정 애플리케이션에 대한 MCDM 접근 방식의 강점과 약점은 문헌에 잘 문서화되어 있습니다. 예 를 들어 , 최적 검색 문제에 대한 다양한 MCDM 기술의 장점과 단점을 평가했습니다. 건설 관리에서 퍼지 MCDM 기술의 장점과 단점은 Chen과 Pan에 의해 설명되었습니다[ 17 ]. 재료 선택 문제를 해결하기 위해 Mousavi-Nasab과 Sotoudeh-Anvari[ 70 ]는 MCDM 접근 방식의 특성을 조사했습니다. Cinelli et al.에 따르면 특정 MCDM 접근 방식의 선택은 친숙성 및/또는 친화력에 의해 동기가 부여되는 것으로 보입니다. [ 22 ], 그는 많은 작가들이 다른 MCDM 방법보다 하나의 MCDM 방법을 선택하는 정당성을 적절하게 설명하지 않는다고 지적했습니다. 간단히 말해서 MCDM 기술은 수많은 소프트웨어 패키지의 가용성으로 인해 오늘날 널리 사용되고 있습니다. 그러나 Hobbs and Horn [ 43 ] 에 따르면 일반 DM이 MCDM 방법이 어떻게 작동하는지 이해하지 못하면 얻은 결과를 신뢰하지 못할 수 있습니다.구글상위노출
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