Стандартная оптимизация с одним критерием или целевой функцией, с ограничениями или нет, - хорошо развита и продолжает развиваться, как теоретически, так и алгоритмически. При наличии вычислительных мощностей проблемы решаются в трильонмерном пространстве. Реальные практические проблемы жизни не всегда (почти никогда) можно подогнать к таким задачам. И этого хочется, и того, и согласовать хотелки не получается. Хочется максимизировать доходность (доход, прибыль) и минимизировать риски, но в нашей Вселенной это не возможно, т.к. обычно чем больше доходность, тем больше риски.
На практике обычно сводят задачу к однокритериальной, беря линейную комбинацию разных критериев как целевую функцию. Но проблема теперь с какими весами брать разные критерии. Элегантного математического решения нет. Несмотря на практическую важность этой области, каких-то принципиально новых идей здесь не появляется много десятилетий. Эффективные множества или множества Парето, но этим идеям уже, наверное, столетия.
-- добавлено через 7 минут --Не устареет ли MCDM с дальнейшим развитием искусственного интеллекта, который сможет сам помогать принимать решения по многим критериям? Насколько я знаю, сейчас есть идеи по интеграции ИИ в MCDM.
ИИ сначала надо как-то обучить, чтобы он помогал принимать решения. В каком-то смысле для обучения ИИ уже применяется двухступенчатая многокритериальная оптимизация. Сначала оптимизируютя условные вероятности появления токенов, потом минимизируется вероятность неэтического или неполиткорректного поведения модели.
