Для решения задач многоцелевой оптимизации зачастую используются генетические алгоритмы. В работе было проведено сравнение алгоритмов MOGA, NSGA-II, NSGA-II c рекомбинацией и мутацией из MOGA на тестовых задачах ZDT3, OSY, а также на задаче оптимизации формы лопасти рабочего колеса гидротурбины. В целом можно сказать, что алгоритмы NSGA-II и MOGA имеют схожую скорость сходимости и точность нахождения фронта Парето.