Los problemas de programación geométrica son bien conocidos en la modelización matemática. Son ampliamente utilizados en diversos campos prácticos que son contemplados a través de una metodología adecuada. En este documento, se propone un vector multiparamétrico para abordar la máxima satisfacción del tomador de decisiones. Hasta ahora, el parámetro simple, que tiene un papel escalar, ha sido considerado en el problema. El parámetro es un vector cuyo rango está dentro de la región del área de satisfacción. Convencionalmente, se asume que el tomador de decisiones está seguro acerca de los parámetros, pero, en realidad, en su mayoría duda de ellos, por lo que los parámetros se presentan en números difusos. En este método, el tomador de decisiones puede alcanzar diferentes niveles de satisfacción en cada restricción, e incluso se puede llegar a una satisfacción completa en algunas restricciones. El objetivo es encontrar el grado de satisfacción más alto para mantener una solución óptima. Además, la función objetivo se convierte en una restricción, es decir, se agrega una dimensión más al vector multiparamétrico de -dimensiones. Por lo tanto, el problema de programación geométrica difusa bajo este vector multiparamétrico proporciona un nivel máximo de satisfacción al tomador de decisiones. Se presenta un ejemplo numérico para ilustrar el método propuesto y la superioridad de este multiparamétrico sobre el simple.