stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Renald Ramadhan
Filmografi > Film

| Tahun | Judul | Peran | Catatan |
| --- | --- | --- | --- |
| 2018 | Wahana Rumah Hantu | Dulung |  |
| 2022 | DJS the Movie: Biarkan Aku Menari | Satria |  |
| 2022 | Argantara | Bara Ksatria |  |
Filmografi > Televisi

| Tahun | Judul | Peran | Catatan |
| --- | --- | --- | --- |
| 2016 | Mermaid in Love | Bara | Karya debut |
| 2016 | Lope Mermaid in Love | Bara | Film televisi |
| 2017 | Jumat ke-13 | Jeffry | Bintang tamu (Episode 21) |
| 2018 | Tiada Hari yang Tak Indah | Ferry |  |
| 2018 | Seleb | Digo |  |
| 2018 | Jodoh Wasiat Bapak | Tiun | Bintang tamu (Episode 654) |
| 2018—2019 | Cinta Suci | Sandy Malik |  |
| 2019 | Anak Langit | Rama |  |
| 2019—2020 | Jangan Panggil Gue Pak Haji | Andi |  |
| 2020 | Omen | Martianus | Miniseri |
| 2020—2022 | Dari Jendela SMP | Satria Hariwidjaya |  |
| 2020—2022 | Dari Jendela SMP | Panji |  |
| 2022 | Ajari Aku Cinta | Firman | Miniseri |
| 2023 | FTV Ramadan | Ryan | Episode: "Lupa Kewajiban karena Jabatan" |
| 2023 | FTV Ramadan | Bowo | Episode: "Kembalinya Kebaikan Supir Bajaj" |
| 2023 | Sudahi Sedihmu Mari Membadut Bersamaku | Gilang | Film televisi |
| 2023 | Pelan-Pelan Kejar Cintanya Mas Gemoy |  | Film televisi |
| 2023 | Neng Rujak Emang Boleh Ya Segalak Itu |  | Film televisi |
| 2024 | FTV Ramadan | Romi | Episode: "Tertutupnya Hati Tetangga Dzolim" |
| 2024 | FTV Ramadan |  | Episode: "Runtuhnya Iman Penadah Kendaraan Motor Curian" |
| 2024 | FTV Ramadan | Edo | Episode: "Taubat Anak Durhaka Penjual Ginjal Ibu" |
| 2024 | FTV Ramadan | Romi | Episode: "Takdir Pilu Perempuan Serakah" |
| 2024 | Ketemu di Mimpi is Level 34 of Kangen |  | Film televisi |
| 2025—sekarang | Ketika Cinta Memanggilmu | Reno Rahadian |  |
| 2025 | Leiden | Cio | Miniseri |
Pranala luar

Renald Ramadhan di Instagram
Renald Ramadhan di X
Kastil Zuckenriet

Gua di bawah Kastil Zuckenriet
Kastil Zuckenriet adalah sebuah kastil di kotamadya di Niederhelfenschwil, Kanton Sankt Gallen di Swiss.  Situs ini merupakan Inventarisasi Swiss untuk properti budaya nasional dan regional situs warisan budaya yang memiliki nilai penting nasional.
Kenvue

| --- | --- |

Jenis: Publik
Kode emiten: NYSE: KVUE S&P 500 component
Industri: Produk konsumen
Pendahulu: Johnson & Johnson (divisi kesehatan konsumen)
Didirikan: 23 Februari 2022; 2 tahun lalu (2022-02-23)
Kantor pusat: Montgomery Township, New Jersey, Amerika Serikat
Wilayah operasi: Seluruh dunia
Tokoh kunci: Thibaut Mongon (Direktur Utama)
Produk: Aveeno Band-Aid Benadryl Combantrin Johnson's Baby Listerine Mylanta Neutrogena Tylenol Visine
Pendapatan:  US$ 14,95 miliar (2022)
Laba operasi:  US$ 2,675 miliar (2022)
Laba bersih:  US$ 2,087 miliar (2022)
Total aset:  US$ 27,32 miliar (2022)
Total ekuitas:  US$ 20,02 miliar (2022)
Anak usaha: McNeil Consumer Healthcare
Situs web: kenvue.com
Catatan kaki / referensi 
Kenvue Inc. adalah sebuah perusahaan kesehatan konsumen asal  Amerika Serikat. Sebelumnya merupakan divisi Kesehatan Konsumen dari Johnson & Johnson, Kenvue adalah pemilik merek-merek terkenal seperti Aveeno, Band-Aid, Benadryl, Combantrin, Zyrtec, Johnson's, Listerine, Mylanta, Neutrogena, Tylenol, dan Visine.
Kenvue berkantor pusat di bagian Skillman di Montgomery Township, New Jersey, dengan rencana untuk merelokasi kantor pusat globalnya ke Summit, New Jersey. Sebelum pemisahan (spin-off), divisi kesehatan konsumen Johnson & Johnson berkantor pusat di Skillman, meskipun divisi farmasi dan divisi teknologi medis, serta kantor pusat perusahaan secara keseluruhan, berlokasi di New Brunswick, New Jersey.
Di Indonesia, Kenvue beroperasi di bawah dua perusahaan yaitu PT Integrated Healthcare Indonesia yang mengemas dan merilis Benadryl, Listerine serta Mylanta, dan PT Kenvue Indonesia (dahulu PT Johnson & Johnson Indonesia) yang mendistribusikan Johnson's, Clean & Clear, Aveeno dan Neutrogena.
Sejarah > Operasi independen

Direktur utama Kenvue adalah Thibaut Mongon.
Merek

Merek-merek konsumen yang dioperasikan oleh Kenvue meliputi:
Aveeno
Band-Aid
Benadryl
Benylin[butuh rujukan]
Clean & Clear[butuh rujukan]
Combantrin
Imodium[butuh rujukan]
Johnson's Baby
Listerine
Lubriderm
Motrin
Mylanta
Neosporin[butuh rujukan]
Neutrogena
Nicorette (di luar Amerika Serikat)
Pepcid
Rogaine
Sudafed
Tylenol
Visine
Zyrtec
Kontroversi

Gugatan kelompok sekuritas diajukan di Pengadilan Distrik Amerika Serikat di New Jersey oleh firma hukum Kessler Topaz Meltzer & Check, LLP pada tanggal 9 Oktober 2023. Tindakan tersebut menuduh bahwa Kenvue melanggar undang-undang sekuritas federal - karena telah membuat pernyataan yang curang dan menyesatkan, termasuk kelalaian, tentang pengendalian internal dan pelaporan keuangan perusahaan.  Hal ini secara khusus terkait dengan Pernyataan Pendaftaran Kenvue yang dikatakan tidak mengungkapkan informasi yang berkaitan dengan kemungkinan risiko dan potensi litigasi terkait fenilefrin, penggunaan dan kemanjurannya. Sebagai akibatnya, para investor diberitahu tentang gugatan tersebut dan mencatat kerugian yang signifikan. Saham Kenvue ditutup pada 9,6% di bawah harga IPO, yaitu pada $19,87.</ref> Kenvue shares closed at 9.6% below the IPO price, at $19.87.
Jumlah total karyawan Kenvue pada tahun 2022 adalah 22.200, meningkat 11% dari tahun 2021.
Pranala luar

Situs web resmi
Data bisnis Kenvue:
Google Finance
Yahoo! Finance
SEC filings
| l b Johnson & Johnson |
| --- | --- |
Produk:  Acuvue  Actifed  Aveeno  Bactidol  Band-Aid  Bebe  Benadryl  Benecol  Bengay  Benylin  Bonamine  Calpol  Calcough  Calprofen  Calgel  Calrub  Carefree  Clean & Clear  Coach  Coach Professional  Coach Sport  Codral  Combantrin  Compeed  Conceptrol  Corn Huskers Lotion  Cortaid  Cortef  Delfen  Desitin  Dolormin  E.P.T.  Efferdent  Euthymol  First-Aid  Gynol  Healthy Woman  Inadine  Imodium  Johnson's Baby (baby shampoo)  Johnson & Johnson Red Cross  Jontex  K-Y  Lactaid  Listerine  Listermint  Lubriderm  Meds  Micatin  Monistat  Micralax  Migraleve  Modess  Motrin  Motrin Children  Myadec  Mylanta  Nasalcrom  Neko  Neosporin  Neutrogena  Nicoderm  Nicorette  Nizoral  Nu-Gauze  O.B.  OneTouch  Pediacare  Penaten  Pepcid  Piz Buin  Pepcid AC  Polysporin  Ponstan  Priligy  Provin  Purell  Pure Essentials  Quantrel  REACH  Reactine  Regaine  Rembrandt  Remicade  Risperdal  RoC  Rogaine  Rolaids  Simply Sleep  Simponi  Sinutab  Sirturo  Splenda  Stayfree  Steri-Pad  Stim-u-dent  Sudacare  Sudafed  Tucks Pads  Tylenol  Tylenol Baby  Tylenol Children  Ultracet  Vania  Visine  Zyrtec 
Bangunan: Johnson and Johnson Plaza
Optimisasi multiobjektif

Lihat pula: Analisis keputusan multikriteria dan Optimisasi vektor
Optimisasi multiobjektif (juga dikenal dengan pemrograman multiobjektif, optimisasi vektor, optimisasi multikriteria, optimisasi multiatribut atau optimisasi Pareto) adalah sebuah bidang dalam Pengambilan Keputusan Banyak Kriteria. Optimisasi multiobjektif berurusan dengan masalah optimisasi yang melibatkan beberapa fungsi objektif untuk dioptimalkan secara bersamaan. Optimisasi multiobjektif telah diterapkan ke banyak bidang sains, termasuk teknik, ekonomi, dan logistik, dimana keputusan optimal yang diambil merupakan tarik-ulur beberapa objektif yang saling konflik. Meminimumkan biaya sambil memaksimumkan kenyamanan ketika membeli mobil; Memaksimumkan performa sekaligus meminimumkan konsumsi bahan bakar dan meminimumkan emisi polusi kendaraan, adalah contoh dari masalah optimisasi multiobjektif yang melibatkan dua dan tiga objektif, secara berurutan. Dalam masalah nyata, banyak objektif dapat lebih dari tiga.
Untuk masalah optimisasi multiobjektif yang nontrivial, tidak ada solusi yang secara bersamaan mengoptimalkan semua objektif. Dalam kasus ini, fungsi objektif dikatakan saling konflik. Sebuah solusi dikatakan tidak mendominasi, optimal Pareto (Pareto optimal), efisien Pareto, atau tidak inferior, jika tidak ada nilai fungsi objektif yang dapat ditingkatkan tanpa mengurangi nilai dari satu/beberapa fungsi objektif yang lain. Tanpa tambahan informasi preferensi subjektif, mungkin ada beberapa (atau tak hingga) solusi optimal Pareto, dan semua dianggap sama bagusnya. Peneliti mempelajari masalah optimisasi multiobjektif dari banyak sudut pandang. Akibatnya, model yang dirancang dan cara menyelesaikannya memiliki filosofi solusi dan tujuan akhir yang berbeda-beda. Beberapa tujuan diantaranya, mencari himpunan berisi solusi optimal Pareto yang representatif, dan/atau memberi penilaian terhadap setiap solusi optimal, atau mencari sebuah solusi yang memenuhi preferensi seorang/entitas pengambil keputusan (decision maker, DM).
Optimisasi bikriteria adalah kasus khusus ketika hanya ada dua fungsi objektif.
Contoh penerapan > Ekonomi

Dalam ekonomi, banyak masalah yang melibatkan beberapa objektif, beserta batasan-batasan mengenai kombinasi objektif apa yang dapat dicapai. Sebagai contoh, permintaan konsumen akan barang-barang, merupakan proses memaksimumkan daya guna yang dapat dihasilkan oleh barang, dengan batasan besaran pendapatan yang tersedia untuk membeli barang dan harga barang tersebut. Batasan ini memungkinkan pembelian beberapa barang, namun dengan mengorbankan keinginan (dan kemampuan untuk) membeli barang-barang lain. Hal ini mengartikan semua objektif yang dimiliki konsumen saling konflik satu sama lainnya. Metode yang umum untuk menganalisis masalah seperti ini adalah dengan menggunakan grafik kurva indiferensi; grafik ini menyatakan preferensi, konstrain besar budget, dan tarik-ulur objektif yang dimiliki konsumen.
Contoh lainnya adalah membuat kurva kemungkinan produksi, yang menyatakan kombinasi berbagai barang yang dapat diproduksi masyarakat dengan menggunakan berbagai sumber daya. Kurva ini menunjukkan tarik-ulur yang dihadapi oleh masyarakat: jika masyarakat memaksimum penggunaan sumber daya, satu barang dapat dibuat lebih banyak, namun mengurangi jumlah barang lain yang dapat diproduksi. Masyarakat perlu menggunakan suatu proses untuk memilih kombinasi jumlah barang.
Pengambilan kebijakan makro ekonomi adalah konteks lainnya yang memerlukan optimisasi multiobjektif. Umumnya bank sentral perlu membuat kebijakan moneter yang menyeimbangkan objektif-objektif yang saling konflik -- tingkat inflasi yang rendah, tingkat pengangguran yang rendah, defisit neraca perdagangan yang rendah, dll. Untuk melakukan hal ini, bank sentral menggunakan model ekonomi yang menyatakan secara kuantitatif berbagai hubungan sebab-akibat dalam ekonomi. Model ini disimulasikan dalam berbagai skenario kebijakan moneter, untuk mendapatkan koleksi hasil yang mungkin terjadi. Secara prinsip, fungsi objektif dapat dibuat untuk memberi penilaian kuantitatif untuk setiap hasil simulasi. Namun pada praktiknya, bank sentral menggunakan proses kualitatif dan berdasarkan pertimbangan, untuk mengurutkan alternatif skenario dan membuat kebijakan.
Contoh penerapan > Keuangan

Dalam bidang keuangan, sebuah masalah yang umum adalah bagaimana memilih fortofolio ketika terdapat dua objektif yang saling konflik — keinginan untuk mendapatkan ekspektasi pengembalian portofolio setinggi mungkin, juga keinginan untuk memiliki  risiko keuangan (umumnya dinyatakan dalam standar deviasi dari pengembalian portofolio) sekecil mungkin. Masalah ini umum direpresentasikan dengan kurva portofolio yang menunjukkan kombinasi terbaik dari risiko dan ekspektasi pengembalian, dan preferensi dari investor terkait berbagai kombinasi risiko dan ekspektasi pengembalian. Masalah mengoptimisasi fungsi nilai ekspektasi (momen pertama) dan standar deviasi (akar kuadrat dari momen kedua) dari pengembalian portofolio dikenal dengan model keputusan dua-momen.
Contoh penerapan > Kontrol optimal

Artikel utama: Kontrol optimal, Pemrograman dinamis, dan Regulator linear-kuadratik
Pada bidang teknik dan ekonomi, banyak masalah multiobjektif tidak dapat dideskripsikan sebagai masalah lebih-banyak-lebih-baik atau lebih-sedikit-lebih-baik. Namun, masalah tersebut adalah mencari solusi yang paling mendekati target nilai ideal dari setiap objektif. Sebagai contoh, sebuah sistem energi umumnya memiliki tarik-ulur antara peforma dan harga, atau seseorang ingin mengatur penggunaan bahan bakar dan orientasi roket agar mencapai suatu lokasi pada waktu yang ditentukan, Contoh lain adalah bank sentral yang ingin membuat kebijakan moneter dengan besar tingkat inflasi dan tingkat pengangguran semirip mungkin dengan suatu nilai yang diharapkan.
Umumnya masalah-masalah tersebut memiliki kendala yang menghalangi semua objektif dapat untuk dapat dioptimalkan secara bersamaan. Hal ini terlihat lebih jelas ketika banyak variabel bebas lebih sedikit ketimbang banyaknya objektif dan ketika keberadaan random shock menghasilkan ketidakpastian. Dalam hal ini, umum digunakan sebuah fungsi objektif kuadratik, dengan biaya yang diasosiasikan dengan setiap objektif meningkat secara kuadratik, proporsional dengan jarak nilai objektif dari nilai idealnya. Teknik optimisasi intertemporal umum digunakan, karena masalah ini umumnya melibatkan pengaturan nilai variabel dan/atau mengevaluasi nilai objektif pada setiap titik (waktu).
Contoh penerapan > Desain yang optimal

Desain produk dapat jauh ditingkatkan dengan menggunakan teknik optimisasi, simulasi, dan permodelan yang modern.[butuh rujukan]
 Pertanyaan utama dalam menemukan desain yang optimal adalah mengukur seberapa bagus atau seberapa menariknya suatu desain. Pencarian solusi dapat dipermudah dengan terlebih dahulu mengidentifikasi karakteristik yang berperan besar pada penilaian produk secara keseluruhan. Desain yang baik umumnya melibatkan kriteria/objektif seperti biaya pengembangan, biaya operasi, keuntungan, kualitas produk, efisiensi, keamanan ketika menggunakan, waktu operasi, dll. Objektif-objektif ini umumnya saling konflik, yakni mengoptimalkan sebuah objektif memerlukan kompromi dengan satu atau lebih objektif-objektif lain.
Sebagai contoh ketika mendesain pabrik kertas, seseorang ingin mengurangi banyak modal yang perlu diinvestasikan, sekaligus meningkatkan kualitas kertas. Jika desain dari pabrik dinyatakan dengan besar ukuran gudang penyimpanan, dan kualitas kertas dinyatakan dengan parameter-parameter kualitas, maka masalah menentukan desain yang optimal dari pabrik kertas dapat mengikutkan objektif seperti:
meminimumkan besar deviasi parameter-parameter kualitas dari nilai idealnya,
memaksimumkan jarak antar kerusakan mesin dan/atau meminimumkan waktu yang dibutuhkan untuk memperbaiki kerusakan mesin
meminimumkan besar biaya investasi dan perawatan untuk gudang penyimpanan
Optimisasi desain multiobjektif juga diterapkan pada sistem-sistem teknik seperti mengoptimasi tata letak kabinet kontrol, optimisasi bentuk airfoil, desain semikonduktor nano-CMOS, desain system on chip, desain sistem irigasi dengan tenaga (listrik) surya, optimisasi sistem dan bentuk cetakan pasir, desain mesin, juga desain penyebaran sensor  dan desain controller yang optimal.
Contoh penerapan > Optimisasi proses

Optimisasi multiobjektif semakin sering digunakan dalam teknik kimia dan manufaktur. Pada tahun 2009, Fiandaca dan Fraga menggunakan algoritma genetik multiobjektif (multi-objective genetic algorithm, MOGA) untuk mengoptimisasi proses adsorpsi ayunan tekanan. Masalah ini melibatkan proses memaksimumkan jumlah (recovery) nitrogen yang didapatkan sekaligus tingkat kemurnian nitrogen. Hasil yang didapatkan metode ini memberikan perkiraan batas Pareto yang bagus dengan tarik-ulur antar objektif yang dapat diterima. Beberapa masalah lain yang dikerjakan dengan menggunakan optimisasi multiobjektif diantaranya: pengawetan makanan secara termal, dan teknik pangan secara umum, ekstraksi bahan kimia, proses produksi bioetanol, juga masalah alokasi pembagian kerja bagi karyawan dan mesin.
Contoh penerapan > Manajemen sumber daya radio

Tujuan dari manajemen sumber daya radio adalah untuk memenuhi tingkat permintaan data oleh pengguna-pengguna jaringan seluler. Sumber daya yang tersedia adalah interval waktu, blok frekuensi, dan daya transmisi. Di sisi lain, setiap [perangkat elektronik yang dimiliki] pengguna memiliki fungsi objektifnya, sebagai contoh, merupakan representasi kombinasi kecepatan data, jeda transfer (latency), dan efisiensi energi. Objektif-objektif ini saling konflik karena blok frekuensi yang dapat digunakan sangat terbatas, dan jika penggunaannya tidak dikontrol akan menyebabkan interferensi antar-pengguna. Teknik Multi-user MIMO saat ini digunakan untuk mengurangi interferensi dengan prakode adaptif. Operator seluler menginginkan sebaran sinyal yang luas dan kecepatan data yang tinggi, karenanya operator perlu menemukan solusi optimal Pareto yang menyeimbangkan total data yang disalurkan dan bagaimana cara membaginya ke setiap pengguna secara adil.
Manajemen sumber daya radio umum diselesaikan dengan skalarisasi; yakni menyusun setiap objektif ke sebuah fungsi utilitas dan menyederhanakan permasalahan menjadi masalah optimisasi satu-objektif. Pemilihan fungsi utilitas memiliki dampak yang besar terhadap kompleksitas komputasi dari masalah optimisasi satu-objektif yang muncul. Sebagai contoh, fungsi utilitas yang menghitung jumlah kecepatan berbobot (weighted sum rate) menghasilkan kompleksitas NP-hard yang meningkat secara eksponensial terhadap banyak pengguna, sedangkan fungsi utilitas keadilan max-min berbobot (weighted max-min fairness) merupakan masalah optimisasi kuasi-konveks yang hanya meningkat secara polinomial terhadap banyak pengguna.
Contoh penerapan > Inspeksi infrakstruktur

Inspeksi infrastruktur secara otomatis memiliki potensi untuk mengurangi biaya, risiko dan dampak terhadap lingkungan, juga memastikan perawatan berkala bagi aset yang diperiksa. Umumnya, tugas inspeksi dianggap sebagai masalah optimisasi satu-objektif, dimana seseorang perlu meminimumkan energi atau waktu yang dibutuhkan dalam menginspeksi keseluruhan struktur. Namun pada struktur bangunan yang kompleks, melakukan pemeriksaan yang menyeluruh adalah hal yang sulit/tidak mungkin untuk dilakukan. Karenanya membuat rencana inspeksi lebih baik dianggap sebagai masalah optimisasi multiobjektif, dengan tujuan untuk memaksimumkan total daerah cakupan inspeksi sekaligus meminimumkan waktu dan biaya. Penelitian terkini menyimpulkan perencanaan inspeksi secara multiobjektif memiliki potensi memberikan solusi jauh lebih baik,  ketimbang metode tradisional, pada infrastruktur yang kompleks.
Solusi

Umumnya ada beberapa solusi optimal Pareto untuk sebuah masalah optimisasi multiobjektif, hal ini menyebabkan penyelesaian masalah optimisasi tersebut tidak semudah kasus masalah optimisasi satu-objektif. Peneliti-peneliti mendefinisikan "menyelesaikan masalah optimisasi multiobjektif" dalam banyak sudut pandang. Bagian ini merangkum sebagian sudut pandang tersebut dan konteks dimana mereka digunakan. Banyak cara mengupayakan untuk menyusun semua objektif dalam sebuah fungsi objektif. Masalah yang diselesaikan dengan cara ini adalah masalah yang terskalarisasi.
Menyelesaikan masalah optimisasi multiobjektif terkadang dipahami sebagai mengaproksimasi, atau menghitung semua, atau mencari himpunan representatif, dari solusi optimal Pareto.
Ketika pengambilan keputusan lebih diutamakan, tujuan dari menyelesaikan masalah optimisasi multiobjektif adalah membantu pengambil keputusan untuk mencari solusi optimal Pareto terbaik menurut preferensi subjektifnya. Asumsi mendasar dari sudut pandang ini adalah sebuah solusi dari masalah perlu didapatkan untuk selanjutnya diimplementasikan. Dalam hal ini, pengambil keputusan (DM, decision maker) memiliki peran penting, dan umumnya merupakan ahli pada bidang permasalahan yang dikerjakan.
Solusi terbaik dapat ditemukan dengan menggunakan beberapa filosofi berbeda, yang dapat dikelompokkan menjadi empat kelompok.
Dalam metode tanpa preferensi pengambil keputusan tidak diharuskan ada, dan solusi ditemukan tanpa menggunakan infromasi preferensi. Kelompok yang lain merupakan metode interaktif yang melibatkan pengambil keputusan dalam cara yang berbeda.
Dalam metode a priori, informasi preferensi ditanyakan terlebih dahulu kepada the DM, kemudian mencari solusi yang memenuhi preferensi tersebut.
Dalam metode a posteriori, sebuah himpunan solusi optimal Pareto yang representatif dicari terlebih dahulu, kemudian DM perlu memilih salah satu solusi dari himpunan.
Dalam metode interaktif, DM dimungkinkan untuk mencari solusi terbaik secara iteratif. Dalam setiap iterasi, solusi-(solusi) optimal Pareto ditunjukkan kepada DM, beserta bagaiman (setiap) solusi dapat ditingkatkan. Informasi yang diberikan oleh DM digunakan untuk menemukan solusi-(solusi) optimal Pareto yang baru, dan digunakan dalam iterasi selanjutnya. Metode ini memungkinkan DM mempelajari batasan-batasan dari keinginannya, dan dapat berfokus untuk mencari solusi yang terbaik bagi dirinya. DM dapat menghentikan proses iterasi kapanpun ia menginginkannya.
Dalam perkembangannya, juga muncul metode hibrida yang menggabungkan beberapa algoritma/pendekatan untuk menyelesaikan masalah. Salah satu contoh metode ini adalah hibrida antara Pengambilan Keputusan Banyak Kriteria (MCDM) dengan optimisasi evolusioner multiobjektif (evolutionary multi-objective optimization, EMO). Hibrida ini menggunakan pendekatan MCDM sebagai operator pencarian lokal pada EMO untuk menemukan solusi. Operator pencarian lokal umumnya digunakan untuk mempercepat laju konvergensi algoritma EMO.
Informasi lebih lanjut mengenai keempat kelompok tersebut dan contohnya, dijelaskan di bawah ini.
Metode tanpa preferensi

Ketika pengambil keputusan tidak menyatakan secara eksplisit preferensi yang diinginkan, masalah optimisasi multiobjektif dapat diklasifikasikan dalam metode tanpa preferensi. Contoh terkenal kelompok ini adalah metode kriteria global (global criterion), yang menyelesaikan masalah optimisasi dalam bentuk terskalarisasi {\begin{aligned}\min &\|f(x)-z^{ideal}\|\\{\text{s.t. }}&x\in X\end{aligned}}Pada masalah di atas,  \|\cdot \| dapat berupa norma  L_{p} apapun, walau pada umumnya dipilih  L_{1},  L_{2}, dan  L_{\infty }. Metode kriteria global sensitif terhadap skala yang digunakan oleh fungsi objektif. Hal umum diatasi dengan menormalisasi setiap objektif dalam skala yang uniform dan tidak berdimensi.