Las malas hierbas compiten con los cultivos por agua, nutrientes y luz, lo que tiene efectos adversos en el rendimiento de los cultivos y la productividad general. La deshierba mecánica es el método no químico más común para el control de malas hierbas, que se aplica en la agricultura orgánica, y el cultivador de malas hierbas es el implemento más común en la deshierba mecánica. Este estudio tuvo como objetivo diseñar y desarrollar una herramienta activa innovadora para optimizar la profundidad de cultivo, que pueda evitar daños a las raíces de los cultivos y mejorar los indicadores clave de rendimiento de un cultivador de interfilas. Se aplicó un método de optimización cuasi-Newton y un híbrido del algoritmo genético de clasificación no dominada (NSGA-II) y el método de logro de objetivos para sintetizar y desarrollar un mecanismo de cuatro barras para los requisitos de deshierba. El ángulo de transmisión del mecanismo y la trayectoria deseada de la cuchilla de deshierba se optimizaron simultáneamente utilizando estas técnicas de optimización multiobjetivo. El rendimiento del cultivador de cuatro barras desarrollado basado en las técnicas de optimización se comparó con los desarrollados según los métodos clásicos y también con varias herramientas convencionales evaluadas en otros estudios. Los resultados mostraron que la aplicación del método de optimización cuasi-Newton y el algoritmo genético híbrido pueden proponer un cultivador de malas hierbas más efectivo en términos de indicadores de rendimiento, a saber, rendimiento de deshierba, daño mecánico a las plantas de cultivo y profundidad de cultivo. Además, la optimización del ángulo de transmisión garantizó las rotaciones suaves en las juntas del mecanismo.