由第三章各目標參數的回歸模型可以看出，不同的目標參數遵循不同的回歸模式。這樣就給工藝參數的優化造成了相當的困難，即以某一個目標參數對工藝進行優化後，在此工藝條件下生產出來的產品，其他品質指標可能已經嚴重偏離了期望值。這就涉及工藝參數的多目標優化問題。
響應麵法被廣泛應用於食品工業工藝條件的優化[168-170]。吳濤等在研究硫酸沙丁胺醇滲透泵控釋片的製備工藝中，應用響應麵法對兩個目標參數進行了同步優化[171]，但其采用的是兩個響應曲麵求交集的方法，對於多目標（大於兩個）優化問題，該方法則顯得異常繁瑣，且可能找不到優化區域。多目標優化的另一個思路是，將多目標通過一定的形式轉換為一個新的綜合性的單目標，再通過對該單一目標的優化，間接達到多目標優化的目的[172,173]。因此，由多目標轉化為單目標的轉化效果，即這個單一目標在多大程度上能代表多目標（也就是多目標的綜合評價問題），成為需要解決的核心問題。
常見的多指標綜合評價方法包括綜合指數法、主成分分析法、因子分析法、熵值法、專家評價法、模糊綜合評判法、經濟分析法、功效係數法、多目標效用綜合法、層次分析法等[173-175]。陳敏（1995）用模糊綜合評價值作為評判指標，將多目標問題轉化為單目標，對酵母發酵工藝條件實現了多目標優化[172]。尚衛平（2003）對熵值法、綜合指數法、因子分析法、主成分分析法四種綜合評價方法進行了比較選優，結果表明因子分析法最佳[176]。
本章重點在於應用因子分析方法，對高水分擠壓組織化大豆蛋白產品進行綜合評價，並對工藝進行多目標優化。