Una técnica comúnmente utilizada para resolver problemas de optimización multiobjetivo consiste en primero generar el conjunto de todas las soluciones óptimas de Pareto y luego clasificar y/o elegir la solución más interesante para un tomador de decisiones humano (DM). A veces esta técnica se conoce como generar primero y elegir después. En este contexto, este documento propone una metodología de dos etapas: una primera etapa que utiliza un algoritmo evolutivo multiobjetivo (MOEA) para generar una aproximación de la frontera Pareto óptima de soluciones no dominadas y una segunda etapa, que utiliza la Técnica de Preferencia de Orden por Similitud a una Solución Ideal (TOPSIS) dedicada a clasificar las soluciones potenciales que se propondrán al DM. La novedad de este documento radica en el hecho de que no es necesario conocer las soluciones ideales y de nadir del problema en el método TOPSIS para determinar la clasificación de las soluciones. Para mostrar la utilidad de la metodología propuesta, se llevaron a cabo varios experimentos originales y comparaciones entre diferentes MOEAs reconocidos en un problema de referencia de diseño de ingeniería de viga soldada. El problema se resolvió con dos y tres objetivos y se caracteriza por la falta de conocimiento sobre los valores ideales y de nadir.