Este proyecto desarrolla estrategias de optimización con múltiples objetivos aplicadas a la inferencia filogenética, con el propósito de reducir sesgos en la modelación de hipótesis evolutivas y mejorar la calidad de los árboles filogenéticos generados a partir de datos moleculares. A través del diseño e implementación de algoritmos que consideran simultáneamente diversos criterios como la verosimilitud, la parsimonia, la robustez topológica y la consistencia biológica se busca superar las limitaciones de enfoques tradicionales que dependen de un único criterio optimizado. Esta aproximación permite obtener soluciones más equilibradas y representativas de la complejidad de los procesos evolutivos. El proyecto integra conocimientos avanzados de biología evolutiva, informática y optimización computacional, y se orienta a resolver problemas reales en áreas como sistemática, genética comparada y clasificación de especies. Además, promueve la colaboración interdisciplinaria y la formación de capacidades en el desarrollo de métodos filogenéticos modernos para contextos de alta complejidad.