Los problemas de optimización multiobjetivo (MOPs) surgen naturalmente en muchas aplicaciones. Dado que para tales problemas se puede esperar un conjunto completo de soluciones óptimas, una tarea común en la optimización multiobjetivo basada en conjuntos es calcular soluciones a lo largo del conjunto/frente de Pareto de un MOP dado. En este trabajo, proponemos y discutimos los métodos de Newton basados en conjuntos para los indicadores de rendimiento Distancia Generacional (GD), Distancia Generacional Invertida (IGD) y la distancia de Hausdorff promedio para problemas de conjuntos de referencia para MOPs no restringidos. Por lo tanto, los métodos utilizan directamente los problemas de escalarización basados en conjuntos que son inducidos por estos indicadores y manipulan todas las soluciones candidatas en cada iteración. Demostramos la aplicabilidad de los métodos en varios problemas de referencia, y también mostramos cómo el enfoque de conjuntos de referencia puede ser utilizado de manera bootstrap para calcular aproximaciones del frente de Pareto en ciertos casos.