Más vehículos eléctricos adoptan sistemas de control redundantes disímiles con fuentes de energía disímiles y actuadores disímiles para lograr alta fiabilidad y seguridad, pero esto introduce más complejidad en el diseño de la configuración. Actualmente, es difícil identificar la configuración óptima a través del enfoque convencional de prueba y error dentro de un plazo aceptable. Por lo tanto, es imperativo descubrir nuevos métodos para el diseño de configuraciones de vehículos eléctricos más. Este documento presentó la especificación de diseño de vehículos eléctricos más y investigó la contribución de diferentes tipos de actuadores, presentando un nuevo enfoque de optimización de configuración multiobjetivo sobre la base de la fiabilidad del sistema, peso, potencia y costo. Al adoptar el algoritmo genético de clasificación no dominada-II (NSGA-II), se obtuvo el conjunto de diseño de optimización de Pareto. Luego, se introdujo el proceso de jerarquía analítica (AHP) para tomar una decisión integral sobre los esquemas en el conjunto de Pareto y determinar la configuración óptima del sistema. Finalmente, los resultados numéricos indicaron que la fiabilidad de nuestra configuración diseñada aumentó en un 5.89% y un 55.34%, respectivamente, en comparación con configuraciones de redundancias duales y redundancias simples, lo que verificó la efectividad y viabilidad del método propuesto.