El aterrizaje del transporte supersónico (SST) sufre de una gran incertidumbre debido a sus propiedades aerodinámicas altamente sensibles en el dominio subsónico, así como a las ráfagas de viento alrededor de las pistas. En la etapa de diseño del vehículo, se desea una optimización de la trayectoria de aterrizaje bajo incertidumbre del viento en un espacio de solución multiobjetivo para explorar el posible compromiso en sus métricas clave de rendimiento de vuelo. El algoritmo propuesto resuelve este problema de control óptimo multiobjetivo robusto y restringido integrando la expansión de caos polinómico no intrusiva en un algoritmo evolutivo restringido. La optimización computacionalmente tratable se hace posible a través de la conversión de un problema probabilístico en una representación determinista equivalente, manteniendo una forma del problema multiobjetivo. Las trayectorias de guía generadas logran una reducción significativa de la incertidumbre en sus estados terminales con una modificación marginal en la historia de control de las soluciones deterministas, validando la importancia de considerar la robustez en la optimización de trayectorias.