В рассматриваемых выше задачах линейного программирования математические модели имели одну целевую функцию, для которой находилось максимальное или минимальное значение экономического показателя. Однако на практике часто требуется найти экстремальные значения нескольких экономических показателей. В этом случае математическая модель имеет несколько целевых функций, причем некоторые из них требуют нахождения максимального, а другие — минимального значений. Поэтому ставится задача нахождения такого компромиссного (субоптимального) решения модели, в котором значения всех рассматриваемых экономических показателей были бы приближены к экстремальным значениям.
Нахождение компромиссного решения относится к многокритериальным задачам оценки оптимальности.
В настоящее время подобные задачи математически недостаточно разработаны и для практической деятельности решаются следующими способами.
1. Производится ранжирование показателей, т.е. расположение их в порядке значимости, важности. Затем приступают к поиску решения, оптимального по наиболее важному из них. Задавшись допустимой величиной изменения первого критерия, ищут решение по второму критерию, наилучшему в полученной области, и т.д. Порядок значимости и допустимые диапазоны выбирают произвольно.
2. Построение единого (интегрального) показателя эффективности посредством суммирования произведений имеющихся показателей на "весовые" коэффициенты (коэффициенты важности показателей).
3. Превращение всех целевых функций, кроме одной, в ограничения.