El rendimiento del cojinete de gas poroso depende de las características geométricas, el material, las propiedades del fluido y las propiedades del medio poroso, que actúa como un restrictor que controla el flujo de gas. Su aplicación en entornos industriales debe soportar cargas más altas, mayor presión de suministro y, en consecuencia, mayor presión en la película de fluido lubricante. Debido a que el medio poroso tiene un módulo elástico relativamente bajo, es necesario considerar su deformación al diseñar cojinetes de gas porosos. El diseño de cojinetes de gas porosos es un problema de múltiples objetivos en ingeniería porque los objetivos de optimización comúnmente son maximizar la capacidad de carga o el coeficiente de rigidez estática y minimizar el flujo de aire; estos objetivos son conflictivos. Este trabajo presenta un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en el Algoritmo de Polinización de Flores inspirado en la naturaleza, mejorado con el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada II. El algoritmo se aplica para optimizar el diseño de un cojinete de gas poroso, maximizando la fuerza resultante y el coeficiente de rigidez estática y minimizando el flujo de aire. Los resultados indican un mejor rendimiento del Algoritmo de Polinización de Flores Multiobjetivo que el Búsqueda de Cuckoo Multiobjetivo. Los resultados muestran un tiempo de ejecución relativamente corto de 6 minutos para las iteraciones y un bajo número de iteraciones de 50.