降维/主目标法
主目标法就是从多目标中依据重要程度选择一个目标作为主目标，而将其它目标转化为约束，即将多目标优化问题转化为单目标问题。
线性加权法
在具有多个指标的优化问题中，可以给予那些相对重要的指标较大的权系数，于是可将多目标优化问题转化为所有目标加权求和的单目标优化问题。
理想点法
即先求解每个单目标问题的最优解，将所有单目标问题最优解作为期望值，寻求可行域内距离期望解最近的点作为多目标优化问题的最优解。
具体原理不在这里过多赘述，不少优化设计有关资料都有关于此三种方法的详细介绍
三种方法的计算全部在同一主程序main内，附有四个子程序（复合型法优化程序minfun、minfun2与可行域判断程序judge、judge2）
其中，minfun2与judge2子程序为降维/主目标法服务，minfun与judge子程序为线性加权法与理想点法服务：