Se propone un método de optimización de forma de turbina multiobjetivo basado en el aprendizaje profundo por refuerzo (DRL). Los métodos de optimización basados en DRL son útiles para tareas de optimización repetitivas que surgen en aplicaciones como el diseño de turbinas y piezas automotrices. En la investigación convencional, el DRL se aplica solo a tareas de optimización única. En este estudio, se propone un método de optimización multiobjetivo utilizando mejoras en el hipervolumen. El método propuesto se aplica a un problema de referencia y a un problema de optimización de turbina. Logró resolver eficientemente los problemas y se obtienen soluciones óptimas de Pareto.