Optimisasi multiobjektif
Metode a posteriori

Metode a posteriori bertujuan untuk menghasilkan semua -- atau subset yang merepresentasikan semua -- solusi optimal Pareto. Banyak dari metode a posteriori merupakan salah satu anggota dari dua kelompok berikut:
Optimisasi matematika yang menjalankan suatu algoritma secara berulang, dan pada setiap iterasi menghasilkan satu solusi optimal Pareto;
Algoritma evolusioner yang berisi algoritma untuk menghasilkan sebuah himpunan solusi optimal Pareto.
Beberapa contoh optimisasi matematika berlandaskan metode a posteriori antara lain: Model Normal Boundary Intersection (NBI), Modified Normal Boundary Intersection (NBIm)  Normal Constraint (NC), Successive Pareto Optimization (SPO), dan Directed Search Domain (DSD). Model-model tersebut menyelesaikan masalah optimisasi multiobjektif dengan membangun beberapa skalarisasi. Solusi-solusi dari setiap skalarisasi merupakan solusi optimal Pareto, baik secara lokal atau secara global. Skalarisasi yang digunakan pada metode NBI, NBIm, NC, dan DSD, dikonstruksi untuk menemukan titik-titik Pareto yang terdistribusi secara merata. Titik-titik tersebut juga perlu menghasilkan aproksimasi bagus ke himpunan titik-titik Pareto asli yang terdistribusi secara merata.
Algoritma evolusioner merupakan pendekatan yang populer untuk menghasilkan solusi-solusi optimal Pareto. Saat ini, sebagian besar algoritma optimisasi multiobjektif evolusioner ( evolutionary multi-objective optimization, EMO) menerapkan skema pemeringkatan (ranking) secara Pareto. Algoritma seperti Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II)  dan Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA-2) menjadi pendekatan yang standar, walau beberapa skema berdasarkan optimisasi kawanan partikel dan simulated annealing juga signifikan digunakan. Keuntungan utama dari algoritma evolusioner adalah fakta mereka umumnya menghasilkan himpunan-(himpunan) solusi, dan memungkinkan mengaproksimasi keseluruhan batas Pareto. Malangnya, proses algoritma evolusioner lebih lambat dan optimalitas Pareto dari solusi-solusi tidak dapat dipastikan. Solusi-solusi yang dihasilkan hanya diketahui untuk tidak mendominasi solusi yang lain.
Paradigma lain untuk optimisasi multiobjektif didasarkan pada cara baru dalam menggunakan algoritma evolusioner. Paradigma ini mencari solusi-solusi yang baru (novel) pada ruang objektif (contohnya, novelty search pada ruang objektif) disamping mencari solusi-solusi yang tak mendominasi. Metode seperti novelty search dapat dianggap sebagai menemukan batu pijakan untuk mencari di daerah yang belum tersentuh sebelumnya.
Beberapa metode a posteriori yang umum dikenal adalah:
metode konstrain-ε
Multiple-objective Branch-and-Bound
Normal Boundary Intersection (NBI)
Modified Normal Boundary Intersection (NBIm)
Normal Constraint (NC),
Successive Pareto Optimization (SPO)
Directed Search Domain (DSD)
NSGA-II
PGEN (Pareto surface generation for convex multi-objective instances)
Indirect Optimization on the basis of Self-Organization (IOSO)
S-Metric Selection Evolutionary Multi-Objective Algorithm (SMS-EMOA)
Approximation-Guided Evolution
Reactive Search Optimization (menggunakan pemelajaran mesin untuk mengubah strategi dan objektif), diterapkan dalam LIONsolver
Algoritma Benson untuk pemrograman linear multiobjektif dan untuk pemrograman konveks multiobjektif
Optimisasi kawanan partikel multiobjektif
Subpopulation Algorithm berdasarkan pada Novelty