Las megaciudades chinas enfrentan desafíos significativos para reducir las emisiones de carbono mientras equilibran el crecimiento económico y el bienestar social. Este estudio construye un innovador modelo de optimización multiobjetivo, el modelo SD-NSGA-III, integrado con un modelo de Dinámica de Sistemas (SD) y utilizando el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada III (NSGA-III) para optimizar la asignación de recursos en Pekín. El modelo tiene como objetivo metas ambientales, económicas y sociales al establecer un nexo de agua-tierra-energía-carbono (WLEC) para analizar estrategias de asignación de recursos y vías de reducción de carbono bajo diversas restricciones. Las simulaciones de escenarios bajo el escenario orientado a la eficiencia indicaron una posible reducción en las emisiones de carbono energético del 81.4% para 2030. El escenario orientado a la equidad reveló importantes compensaciones entre la equidad y las reducciones de emisiones, enfatizando la necesidad de estrategias equilibradas. La introducción de restricciones sobre los recursos y el crecimiento económico redujo significativamente las emisiones medianas de carbono energético a 80 millones de toneladas para 2030. Estos hallazgos demuestran la efectividad del modelo SD-NSGA-III para proporcionar estrategias prácticas para lograr la neutralidad de carbono y el desarrollo sostenible en las ciudades.