La deterioración de la buscabilidad de los algoritmos de optimización evolutiva basados en la dominancia de Pareto y con muchos objetivos es un problema bien conocido. Se han propuesto soluciones alternativas, como enfoques basados en escalarización y en indicadores, en la literatura. Sin embargo, los algoritmos basados en la dominancia de Pareto siguen siendo ampliamente utilizados. En este documento, proponemos redefinir el cálculo de la dominancia de Pareto. En lugar de asignar soluciones a frentes no dominados, se clasifican según la medida de las soluciones dominantes denominada -optimalidad de Pareto. En el caso de medidas de probabilidad, esta redefinición resulta en un procedimiento aproximado elegante y rápido. A través de resultados experimentales sobre el problema de la mochila con muchos objetivos, demostramos las ventajas del enfoque propuesto: (1) el procedimiento de cálculo aproximado es mucho más rápido que la clasificación estándar por dominancia de Pareto; (2) permite alcanzar valores de hipervolumen más altos tanto para la optimización multiobjetivo (dos objetivos) como para la optimización con muchos objetivos (25 objetivos); (3) en el caso de la optimización con muchos objetivos, la mayor capacidad para diferenciar entre soluciones resulta en una mejora en comparación con NSGA-II y NSGA-III. Además de las mejoras numéricas, el procedimiento probabilístico puede considerarse como una extensión lineal de la clasificación topológica multidimensional. Produce casi ninguna empate y, a diferencia de otras extensiones lineales populares, tiene una interpretación intuitiva.