Basándose en las características estructurales complejas de los motores de reluctancia síncrona asistidos por imanes permanentes (PMA-SynRMs), este documento propone un método de diseño de optimización multiobjetivo para el motor utilizando un algoritmo compuesto. En primer lugar, la densidad de potencia, el par electromagnético, el par de retención y el coeficiente de fluctuación de par se utilizaron como objetivos de optimización basados en datos de análisis paramétrico de 14 variables de estructura del motor, donde el análisis de sensibilidad paramétrica ayudó a seleccionar ocho variables de optimización. En segundo lugar, el modelo de predicción del motor se ajustó utilizando el algoritmo genético-back propagation (GA-BP) de la red neuronal. Finalmente, el algoritmo genético de clasificación no dominada-III (NSGA-III), basado en los puntos de referencia, se utilizó para encontrar la optimización del modelo de predicción y completar el diseño de optimización multiobjetivo del PMA-SynRM de rotor externo con ocho entradas y cuatro salidas. Un análisis comparativo del rendimiento electromagnético del motor antes y después de la optimización verifica la viabilidad de optimizar el motor utilizando el algoritmo compuesto. Este documento proporciona una herramienta analítica para el diseño de optimización PMA-SynRM multi-parámetro y multiobjetivo.