Algoritmos de busca têm sido explorados com sucesso na otimização de projeto de Arquitetura de Linha de Produto de Software (PLA) na abordagem seminal chamada Multi-Objective Approach for Product-Line Architecture Design (MOA4PLA). Tal abordagem produz um conjunto de alternativas de projeto de PLA que melhora os diferentes fatores otimizados. Atualmente, o algoritmo utilizado nesta abordagem é o algoritmo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), um algoritmo genético multiobjetivo que otimiza várias propriedades simultaneamente. Apesar de resultados experimentais promissores, estudar a melhor combinação de configuração dos parâmetros do algoritmo genético é imprescindível para obter melhores resultados. Valores de referência para os parâmetros ainda não foram definidos para otimização de projeto de PLA porque este é um tópico de pesquisa incipiente. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é identificar os valores mais adequados para configurar o algoritmo NSGA-II para a otimização de projetos de PLA por meio de um estudo experimental. Uma análise quantitativa baseada no indicador de qualidade hypervolume e em testes estatísticos foi realizada para determinar o valor mais adequado para configurar cada parâmetro do algoritmo.