Современные малоразмерные беспилотные воздушные суда (БВС) выполняют широкий спектр задач, что требует от них высокой эффективности в различных, часто противоречивых, режимах полета. Аэродинамические профили, оптимизированные под один конкретный режим, демонстрируют неоптимальные характеристики в других, что ограничивает общие летные возможности судна. Перспективным решением данной проблемы является использование адаптивного крыла, способного изменять свою форму в полете. В данной работе представлен метод упрощенной многокритериальной оптимизации профиля такого адаптивного крыла. Для преодоления вычислительной сложности классического подхода с построением фронта Парето, особенно при большом количестве режимов полета, многокритериальная задача была сведена к однокритериальной форме. Это достигнуто с помощью метода взвешенной суммы целевых функций, которые были нормализованы по эталонным (идеальным) значениям коэффициента лобового сопротивления. Расчет весовых коэффициентов осуществлен на основе физического параметра – числа Рейнольдса, что позволяет сфокусировать оптимизационный алгоритм AeroSandBox на наиболее важном, крейсерском режиме. Геометрия профиля параметризована методом класса-формы (CST), а для быстрых и точных аэродинамических расчетов использовался инструмент NeuralFoil на основе физически информированного машинного обучения. В работе решены две оптимизационные задачи: для двух и четырех режимов полета. Результаты двухточечной оптимизации качественно и количественно согласуются с данными, полученными независимо более сложными методами. Показано, что использование идеализированного механизма адаптации кривизны обеспечивает достижение компромиссным профилем 82,7–87,5% от аэродинамического качества эталонных профилей, оптимизированных для каждого режима в отдельности. Предложенный метод демонстрирует снижение вычислительных затрат при сохранении высокой эффективности проектных решений.