求解多目标优化问题的途径有两个：第一，用某种适当的方法将向量最优化的问题转换为一个标量最优化问题，则所有单目标规划的最优化均能用于求解这一类多目标问题；第二，多目标中的目标几乎总是不可公度，而且相互矛盾的，因此至少有些解是不可比较的，这称为不完全序问题。引用价值判断（择优）于解题过程，可把这种不完全序转变为完全序。
相应上述两种途径，产生两大类多目标规划方法：一是生成法，如权重法、约束法；二是择优取向法，如字典编辑法、无差别分析法、目标规划法、代用价值权衡法、步进法等［107～117］。目前常用的几种方法的基本原理如下。
1.生成法
生成法是用适当的方法将向量最优化问题转换成等价的标量最优化问题，从而可应用一般的最优化技术，直接求得原问题的最佳权衡解。或者，先生成非劣解集，为决策者提供更多的有关目标权衡比较的信息，以便选择最佳权衡解。该类方法的特点是不需要事先表达对目标的倾向性或任何价值判断，所以在较复杂的决策情况下亦可应用。该方法对决策过程的普遍适用性是其突出的优点，而主要缺点是计算工作量相当大。
（1）权重法。该方法是给多目标规划中每一个目标按其在整体规划中的重要性，赋予一个相对权重，以将目标向量式（3-7）转换为一个标量，即各个目标函数的加权和，此时多目标模型成为：
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式中：Wk为第k个目标的权重，其余符号同前。
式（3-11）至（3-14）所定义的标量最优化问题，可应用常规最优化技术求解，加权问题的最优解就是原多目标规划问题的一个非劣解。如某一组权重（W1，W2，…，Wp）反映了决策者对各目标的态度和倾向，则这组权重相应的非劣解也就是原问题的最佳权衡解。
（2）约束法。该法的基本原理是每次最优化一个规划目标，该目标称为基本目标，将其他规划目标限定于某特定范围，作为约束条件。实际工作中，规划者可先判断各目标间的重要性，而将比较重要的目标作为基本目标。
约束法求解p维多目标规划问题的一般数学模型为：
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式中：Zj（x）为所选定的基本目标；Zk（x）为其余各目标，（k=1，2，…，（j-1），（j+1），…，p）；Lk为预先设定的第k个目标的下限。
式（3-15）至（3-17）构成单目标规划问题，变化参数Lk，重复求解上述问题即可生成非劣解集，直至Lk增大至不能满足原问题的约束条件为止。
2.代用价值权衡法
该方法是以决策者对基本目标k与每个其他目标之间的权衡评估为基础，此时假定其余的目标是固定的。实际该方法是约束法的一种扩展。具体作法是将原来p个目标的向量最优化问题变为一系列两个目标问题，即对（p-z）个目标先设定值，其中一个目标取最大化，另一个目标限于不同范围，其一般形式为：
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式中：Zj（x）为选定作为求取最大化的第j个目标的值；Zk（x）为第k个限定在一定范围内变化的目标的值；Zr（x）（r≠k，j）为第r个目标的值，它取定值Lr。
由Lk的变化来进行Zj与Zk之间的权衡，以tk，j来表示，则有
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权衡值（tk，j）表明Zk每增加（或减少）一个单位值，Zj值的变化量。此时决策者要进行权衡，可选取-10≤tk，j≤+10的范围内的tk，j值（称为代用值）来表示。所选定的代用值称为代用价值函数，因它是Zk的一个函数，用Wk，j（Zk）表示目标Zk（x）变化（或损耗）一个单位所导致的目标Zj（x）值变化的相对价值。它是相应于Wk，j（Zk）时式（3-18）至（3-21）所构成的多目标规划问题的最佳权衡解。同理，不断改变k，可求得相应的权衡和代用价值函数，即能求出（p-1）个代用价值函数，相应可找出（p-1）个权衡解。此时成为求解下列单目标的约束最优化问题：
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它的最优解就是原多目标规划问题的最佳权衡解。代用价值权衡法适用于求解目标值较多的多目标规划，采用对各目标两两比较的方法，改进约束法，可减少高维目标空间随意组合引起的混乱。但很明显，由于价值函数是在两个目标之间的变化得到，其余目标取固定约束值，说明价值函数随目标水平的变化受到一定范围限制，同时，Lr的选值亦是一个难题，因而该法仍需改进。