El problema de programación de taller de trabajo flexible (FJSP), uno de los problemas centrales en el campo de la planificación del proceso de fabricación generativa, se ha convertido en un tema candente y un desafío en la investigación de producción manufacturera. En este estudio, se propone un algoritmo genético de autoaprendizaje mejorado. El enfoque de mutación única del algoritmo genético fue mejorado, mientras que se diseñaron cuatro operadores de mutación sobre la base de la codificación de procesos y máquinas; sus pesos fueron actualizados y sus operadores de mutación de selección fueron ajustados según el rendimiento en el proceso iterativo. Combinado con el método de inicialización de población mejorado y la estrategia de cruce optimizada, se mejoró la capacidad de búsqueda local y se aceleró la velocidad de convergencia. La efectividad y viabilidad del algoritmo fueron verificadas mediante la prueba de ejemplos aritméticos de referencia y experimentos numéricos.