Цели. Вопрос о выборе метода решения задачи многокритериальной оптимизации из множества известных методов актуален для многих практических областей. Цель исследования – сравнить результаты применения разных методов на выбранных классах задач по качеству решений, затратам времени и другим критериям.Методы. В работе сравниваются результаты применения различных алгоритмов при решении пяти задач многокритериальной оптимизации характеристик аналоговых и цифровых фильтров и многоступенчатых согласующих СВЧ-трансформаторов. Исследовались популяционный алгоритм GDE3, осуществляющий поиск одновременно всей аппроксимации множества Парето-оптимальных решений, и три алгоритма, основанные на скаляризации целевой функции, которые в одном цикле поиска находят один элемент указанного множества. Это многократный запуск покоординатного поиска MSPS, многократный запуск алгоритма последовательного квадратичного программирования MSSQP и алгоритм роя частиц PSO. Результаты. Проведенное исследование показало, что популяционный алгоритм GDE3 позволяет успешно находить множества решений для всех рассмотренных задач. В двух задачах из пяти алгоритмы MSPS и PSO существенно уступили GDE3 как по качеству решений, так и по затратам времени на поиск одного решения. В одной из задач алгоритм MSSQP оказался неработоспособным. В других задачах алгоритмы, основанные на скаляризации, находили решения, не только не уступающие, а в некоторых случаях и превосходящие результаты GDE3. При этом затраты времени на поиск одного решения у MSPS и PSO оказались значительно бо́льшими, чем у GDE3 и MSSQP. Выводы. Алгоритм GDE3 можно рекомендовать как базовый для решения подобных задач. Алгоритмы, основанные на скаляризации, целесообразно применять при поиске небольшого числа элементов множества Парето-оптимальных решений. Необходимо исследовать влияние особенностей рельефов отдельных показателей качества и скалярных целевых функций на процесс поиска решения.