En este estudio, se presentó un procedimiento de optimización multiobjetivo con optimización de topología incorporada. El procedimiento optimiza simultáneamente la disposición espacial y la topología de los cuerpos en un sistema de varios cuerpos. El algoritmo multiobjetivo determina las ubicaciones de los soportes, las articulaciones, las cargas activas, las reacciones y las magnitudes de carga, que sirven como entradas para la optimización de topología de cada cuerpo. El algoritmo multiobjetivo ajusta dinámicamente el tamaño del dominio, las ubicaciones de los soportes y las magnitudes de carga durante la optimización. Debido a las llamadas repetidas de optimización de topología dentro del algoritmo genético, el costo computacional es significativo. Para abordar esto, se proponen dos estrategias de reducción: (I) utilizando una malla más gruesa y (II) reduciendo el número de iteraciones durante las generaciones iniciales. A medida que avanza la optimización, la Estrategia I va refinando gradualmente la malla, mientras que la Estrategia II aumenta el recuento máximo de iteraciones permitidas. La efectividad de ambas estrategias se evalúa frente a un valor de referencia sin reducciones. En la 25ª generación, todos los enfoques logran valores de hipervolumen similares (Referencia: 2.181; I: 2.112; II: 2.133). El tiempo de cálculo se reduce sustancialmente (Referencia: 42.226 s; I: 16.814 s; II: 21.674 s), demostrando que ambas estrategias aceleran efectivamente la optimización sin comprometer la calidad de la solución.