Optimizar la asignación de recursos a menudo requiere un compromiso entre múltiples objetivos. Dado que los proyectos deben implementarse completamente o no en absoluto, este problema se modela como un problema de programación entera, precisamente un problema de tipo mochila, donde las variables de decisión son binarias (1 o 0). Los proyectos pueden ser complementarios/suplementarios y competitivos/conflictivos, lo que significa que algunos son prerrequisitos para otros, mientras que algunos impiden que otros se implementen. En este documento, se desarrolla un modelo de optimización de dos objetivos en el sector energético, y se adopta el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada III (NSGA III) para resolverlo, ya que el método NSGA-III es capaz de manejar problemas con características no lineales así como tener múltiples objetivos. El objetivo es maximizar el EVA (Valor Económico Agregado) del portafolio en general. El EVA es diferente de las medidas de rendimiento tradicionales y es más apropiado porque incorpora los objetivos de todos los interesados en un negocio. Además, dado que cada proyecto genera diferentes kilovatios, maximizar la producción total del portafolio es apropiado. Los datos del mercado energético griego muestran soluciones óptimas en el frente de eficiencia de Pareto que van desde (14.7%, 38,000) hasta (11.91%, 40,750). Este documento ofrece un proceso de asignación de recursos transparente para problemas similares en otros sectores.