El problema del mapeo de Loci de Rasgos Cuantitativos (QTL) tiene como objetivo identificar regiones en el genoma que están vinculadas a características fenotípicas del organismo desarrollado que varían en grado. Es un paso fundamental para determinar objetivos para un análisis genético posterior y es clave en la decodificación del papel de genes específicos que controlan rasgos cuantitativos dentro de las especies. Las aplicaciones incluyen la identificación de causas genéticas de enfermedades, la optimización del cruce para rasgos deseados y la comprensión de la diversidad de rasgos en las poblaciones. En este artículo se introduce un nuevo método de algoritmo evolutivo multiobjetivo (MOEA) que se muestra que aumenta la precisión de la identificación del mapeo de QTL tanto para interacciones de loci independientes como epistáticas. El método MOEA optimiza sobre el espacio de posibles modelos de QTL de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) y considera los objetivos conflictivos de simplicidad del modelo y precisión del modelo. Al optimizar la complejidad mínima del modelo, MOEA tiene la ventaja de resolver el problema de sobreajuste de los modelos PLS convencionales. La efectividad del método se confirma al comparar el nuevo método con enfoques de Mapeo de Intervalos Bayesianos en una serie de casos de prueba donde se conocen las soluciones óptimas. Este enfoque se puede aplicar a muchos problemas que surgen en el análisis de conjuntos de datos genómicos donde el número de características supera con creces el número de observaciones y donde las características pueden estar altamente correlacionadas.