Este documento considera el problema de la máquina única con tiempos de liberación de trabajos y actividades flexibles de mantenimiento preventivo para minimizar la tardanza total ponderada, un problema de programación complicado para el cual se han propuesto muchos algoritmos en la literatura. Sin embargo, los problemas considerados rara vez son resueltos por algoritmos genéticos (GAs), a pesar de que ha resuelto con éxito varios problemas complicados de optimización combinatoria. Para el problema, proponemos una estrategia de inmigración basada en trayectorias, donde la generación de inmigrantes se basa en la información dada de las matrices de conocimiento de extracción de soluciones. Incorporamos la estrategia de inmigración en el método GA para mejorar el proceso de diversificación de la población. Para examinar el rendimiento del método GA propuesto, también se desarrollan dos versiones de métodos GA (el GA sin inmigración y el método GA con inmigración aleatoria) y un modelo de programación entera mixta (MIP). Experimentos exhaustivos demuestran la efectividad del método GA propuesto al comparar el modelo MIP con las dos versiones de métodos GA. En general, el método GA propuesto supera significativamente a los otros métodos GA en cuanto a calidad de solución debido a la estrategia de inmigración basada en trayectorias.