Los problemas de optimización en los que se deben considerar varios objetivos simultáneamente surgen en muchas aplicaciones. Dado que los procesos de toma de decisiones se vuelven cada vez más complejos, hay una tendencia reciente a considerar más y más objetivos en tales problemas, conocidos como problemas de optimización con muchos objetivos (MaOPs). Para estos problemas, ya no es posible calcular aproximaciones de tamaño finito que representen adecuadamente todo el conjunto de soluciones. Si no se disponen de preferencias de usuarios, los llamados puntos de rodilla son candidatos prometedores, ya que representan al menos localmente las mejores soluciones de compensación entre los valores objetivos considerados. En este documento, ampliamos la herramienta de exploración global/local Pareto Explorer (PE) para la detección de tales soluciones. Más precisamente, partiendo de una solución inicial, el objetivo del PE modificado es calcular un camino de soluciones distribuidas de manera uniforme desde este punto a lo largo del frente de Pareto que conduzca a una rodilla del MaOP. La solución de rodilla, así como todos los demás puntos de este camino, son de interés potencial para el proceso de toma de decisiones subyacente. El beneficio del enfoque se demuestra en varios ejemplos.