编写多元目标函数并使用矩阵数据实体的解决方法可以使用Python编程语言和NumPy库来实现。下面是一个使用矩阵数据实体的示例代码：

import numpy as np

# 定义多元目标函数
def multi_objective_func(x):
    # 假设有两个目标函数
    f1 = x[0] + x[1]  # 目标函数1
    f2 = x[0] - x[1]  # 目标函数2
    return np.array([f1, f2])

# 生成矩阵数据实体
data = np.random.rand(5, 2)  # 生成一个5x2的随机矩阵

# 计算多元目标函数值
result = np.apply_along_axis(multi_objective_func, 1, data)

print("多元目标函数的结果：")
print(result)

在上述代码中，我们首先定义了一个多元目标函数multi_objective_func(x)，该函数接受一个向量x作为输入，并计算出两个目标函数的值f1和f2。然后，我们使用np.random.rand()函数生成了一个5x2的随机矩阵data作为输入数据。

接下来，我们使用np.apply_along_axis()函数将multi_objective_func()应用于data的每一行，计算出每个输入向量对应的多元目标函数值。最后，我们将计算结果打印出来。

此示例代码可用作开始探索多元目标函数和矩阵数据实体的解决方法，您可以根据自己的需求进行相应的修改和扩展。