La representación háptica multimodal es una dirección de investigación importante para mejorar el realismo en la representación háptica. Puede producir varios estímulos mecánicos que representan múltiples percepciones, como la dureza y la rugosidad. Este documento propone un método de representación háptica multimodal basado en un algoritmo genético (GA), que genera estímulos de fuerza y vibración de actuadores hápticos según la dureza y rugosidad objetivo del usuario. El trabajo utiliza una red neuronal de retropropagación (BP) para implementar el modelo de percepción que establece la relación entre las características objetivas de los estímulos y las intensidades de percepción. Utilizamos el modelo de percepción para diseñar la función de aptitud de GA y establecer restricciones físicamente alcanzables en el cálculo de la aptitud. El modelo de percepción se transforma en el modelo de control de fuerza/vibración mediante GA. Finalmente, realizamos experimentos de evaluación de realismo entre muestras reales y virtuales bajo representación háptica de modo único o multimodal, donde los sujetos puntuaron del 0 al 100. La puntuación promedio fue de 70.86 para la representación háptica multimodal en comparación con 57.81 para la representación de dureza y 50.23 para la representación de rugosidad, lo que demostró que la representación háptica multimodal es más realista que el modo único. Basándonos en el trabajo, nuestro método se puede aplicar para representar objetos en más dimensiones perceptivas, no solo limitado a dureza y rugosidad. Tiene implicaciones significativas para la representación háptica multimodal.