Функциональная свертка — это такой способ представленияпоказателей, при котором в качестве частных показателей используются такие параметры, от значения каждого из которых зависит способность некоторого элемента или подсистемы, входящего в состав системы, выполнять свои функции (соответственно, функциональная свертка представляет собой вид свертки, отражающей способность системы выполнять свои функции). Иными словами, функциональные свертки призваны отражать целевую эффективность системы. Однако этому виду сверток так же, как и всем видам сверток, используемых для решения задач однокритериальной оптимизации, свойственен недостаток, связанный с наличием субъективизма в выборе способа свертывания частных параметров. Наиболее широкое распространение получили, так называемые, вероятностные свертки. Эта разновидность функциональной свертки, представляет собой вероятность превышения каждым из свертываемых показателей соответствующего ему порогового значения. При использовании вероятностных сверток существует опасность ошибочного выбора пороговых значений, как правило, назначаемых для частных параметров по произволу эксперта. Кроме того, при проектировании принципиально новых систем априорная информация о вероятности отказа тех или иных подсистем отсутствует, отчего параметры устанавливаются по аналогии с показателями известных прототипов.
Смешанная свертка — это такой способ представления показателей, при котором комбинируются показатели, относящиеся к различным аспектам оценивания системы. В таких свертках в качестве параметров, как правило, выступают другие типы сверток, например, для получения комплексного показателя могут быть использованы функциональная и экономическая свертки. В частности, широко используются свертки, полученные путем деления обобщенного показателя функциональной эффективности на стоимость.
Заметим, что по мере роста степени интеграции показателей их семантика становится все менее доступной пониманию аналитика (в некоторых случаях разработчики интегральных показателей эффективности сами не в состоянии объяснить их сущность). Некоторые показатели обладают столь сложной семантикой, что только исследование их поведения в динамике и сопоставление с некими реальными событиями функционирования системы (или жизни общества) способно показать их прикладную значимость. В качестве одного из примеров сверток можно привести такие, ставшие привычными слуху россиян, показатели как индекс Доу-Джонса, РТСБ и подобные им, семантика которых, в принципе, прозрачна (они относятся к классу однородных эвристических сверток), но зато довольно часто претерпевает изменения. Например, процентный и «поименный» состав учитываемых при расчете РТСБ акций нередко изменяется, а это означает, что аналитик должен внимательно относиться не только к абсолютному номиналу этого показателя, но и отслеживать всевозможные изменения его семантики. При желании, на подобных манипуляциях семантикой показателей их разработчики могут управлять довольно обширным классом непрофессиональных участников рынка ценных бумаг, либо, ведя игру на более высоком уровне, управлять политической конъюнктурой.
Векторное представление — это такой способ представления совокупности частных параметров или сверток, при котором не используются приемы понижения размерности множества показателей. Этот вид представления отличаются от скалярных сверток тем, что семантика частных показателей не маскируется за интегральным показателем, а сохраняется для непосредственного восприятия потребителем. У аналитика, не располагающего навыком работы с конкретным набором частных показателей, такой способ представления способен вызвать серьезные затруднения с интерпретацией, здесь крайне важен способ представления, например, порядок размещения частных показателей в векторе. Однако потенциально этот способ представления более информативен, более того, при наличии желания и фантазии на его основе может быть построено множество самых разнообразных сверток, способных обосновать любые выводы (даже самые абсурдные).