求解多目標優化問題的途徑有兩個：第壹，用某種適當的方法將向量最優化的問題轉換為壹個標量最優化問題，則所有單目標規劃的最優化均能用於求解這壹類多目標問題；第二，多目標中的目標幾乎總是不可公度，而且相互矛盾的，因此至少有些解是不可比較的，這稱為不完全序問題。引用價值判斷（擇優）於解題過程，可把這種不完全序轉變為完全序。
相應上述兩種途徑，產生兩大類多目標規劃方法：壹是生成法，如權重法、約束法；二是擇優取向法，如字典編輯法、無差別分析法、目標規劃法、代用價值權衡法、步進法等［107～117］。目前常用的幾種方法的基本原理如下。
1.生成法
生成法是用適當的方法將向量最優化問題轉換成等價的標量最優化問題，從而可應用壹般的最優化技術，直接求得原問題的最佳權衡解。或者，先生成非劣解集，為決策者提供更多的有關目標權衡比較的信息，以便選擇最佳權衡解。該類方法的特點是不需要事先表達對目標的傾向性或任何價值判斷，所以在較復雜的決策情況下亦可應用。該方法對決策過程的普遍適用性是其突出的優點，而主要缺點是計算工作量相當大。
（1）權重法。該方法是給多目標規劃中每壹個目標按其在整體規劃中的重要性，賦予壹個相對權重，以將目標向量式（3-7）轉換為壹個標量，即各個目標函數的加權和，此時多目標模型成為：
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式中：Wk為第k個目標的權重，其余符號同前。
式（3-11）至（3-14）所定義的標量最優化問題，可應用常規最優化技術求解，加權問題的最優解就是原多目標規劃問題的壹個非劣解。如某壹組權重（W1，W2，…，Wp）反映了決策者對各目標的態度和傾向，則這組權重相應的非劣解也就是原問題的最佳權衡解。
（2）約束法。該法的基本原理是每次最優化壹個規劃目標，該目標稱為基本目標，將其他規劃目標限定於某特定範圍，作為約束條件。實際工作中，規劃者可先判斷各目標間的重要性，而將比較重要的目標作為基本目標。
約束法求解p維多目標規劃問題的壹般數學模型為：
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式中：Zj（x）為所選定的基本目標；Zk（x）為其余各目標，（k=1，2，…，（j-1），（j+1），…，p）；Lk為預先設定的第k個目標的下限。
式（3-15）至（3-17）構成單目標規劃問題，變化參數Lk，重復求解上述問題即可生成非劣解集，直至Lk增大至不能滿足原問題的約束條件為止。
2.代用價值權衡法
該方法是以決策者對基本目標k與每個其他目標之間的權衡評估為基礎，此時假定其余的目標是固定的。實際該方法是約束法的壹種擴展。具體作法是將原來p個目標的向量最優化問題變為壹系列兩個目標問題，即對（p-z）個目標先設定值，其中壹個目標取最大化，另壹個目標限於不同範圍，其壹般形式為：
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式中：Zj（x）為選定作為求取最大化的第j個目標的值；Zk（x）為第k個限定在壹定範圍內變化的目標的值；Zr（x）（r≠k，j）為第r個目標的值，它取定值Lr。
由Lk的變化來進行Zj與Zk之間的權衡，以tk，j來表示，則有
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權衡值（tk，j）表明Zk每增加（或減少）壹個單位值，Zj值的變化量。此時決策者要進行權衡，可選取-10≤tk，j≤+10的範圍內的tk，j值（稱為代用值）來表示。所選定的代用值稱為代用價值函數，因它是Zk的壹個函數，用Wk，j（Zk）表示目標Zk（x）變化（或損耗）壹個單位所導致的目標Zj（x）值變化的相對價值。它是相應於Wk，j（Zk）時式（3-18）至（3-21）所構成的多目標規劃問題的最佳權衡解。同理，不斷改變k，可求得相應的權衡和代用價值函數，即能求出（p-1）個代用價值函數，相應可找出（p-1）個權衡解。此時成為求解下列單目標的約束最優化問題：
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它的最優解就是原多目標規劃問題的最佳權衡解。代用價值權衡法適用於求解目標值較多的多目標規劃，采用對各目標兩兩比較的方法，改進約束法，可減少高維目標空間隨意組合引起的混亂。但很明顯，由於價值函數是在兩個目標之間的變化得到，其余目標取固定約束值，說明價值函數隨目標水平的變化受到壹定範圍限制，同時，Lr的選值亦是壹個難題，因而該法仍需改進。