ปัญหาการจัดตารางงานการผลิตตามสั่งแบบยืดหยุ่น เป็นปัญหาที่ขยายมาจากปัญหาการจัดตารางงานการผลิตตามสั่ง โดยอนุญาตให้การดำเนินการของงานถูกดำเนินการโดยเครื่องจักรหนึ่งตัวที่เลือกจากกลุ่มของเครื่องจักรที่สามารถทำงานนั้นได้ ข้อกำหนดเพิ่มเติมในการเลือกเครื่องจักรที่เหมาะสมในการดำเนินการของแต่ละงานนั้น ทำให้การแก้ปัญหาของการจัดตารางงานการผลิตตามสั่งแบบยืดหยุ่น มีความซับซ้อนมากกว่าการจัดตารางงานการผลิตตามสั่ง งานวิจัยนี้ได้นำเสนอการประยุกต์ใช้วิธีวิวัฒนาการผลต่างที่มีการปรับแต่งเพื่อหาค่าเวลาการทำงานทั้งหมดที่ต่ำที่สุดในปัญหาการจัดตารางการผลิตตามสั่งแบบยืดหยุ่น การปรับแต่งวิธีการแก้ปัญหามีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการหาคำตอบของวิธีวิวัฒนาการผลต่างแบบดั้งเดิม โดยการรักษาสมดุลของความสามารถในการสำรวจหาคำตอบแบบกว้างและการสำรวจหาคำตอบแบบเฉพาะจุด และเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาทั่วไปของการติดอยู่ที่คำตอบใดคำตอบหนึ่งก่อนเวลาอันควร การปรับแต่งวิธีวิวัฒนาการผลต่างวิธีที่หนึ่ง เรียกว่าวิธีวิวัฒนาการผลต่างกับกลยุทธ์การแบ่งกลุ่ม ในวิธีนี้ประชากรจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มและประชากรแต่ละกลุ่มจะใช้กลยุทธ์ที่ต่างกันในการหาคำตอบใหม่ไปพร้อมๆ กัน เพื่อดึงข้อดีของแต่ละวิธีและชดเชยข้อเสียของแต่ละวิธีและเพิ่มประสิทธิภาพการหาคำตอบโดยรวม การปรับแต่งวิธีวิวัฒนาการผลต่างวิธีที่สอง เรียกว่าวิธีวิวัฒนาการผลต่างกับกลยุทธ์การสลับ ในวิธีนี้ จะให้ประชากรทั้งหมดเปลี่ยนกลยุทธ์ในการหาคำตอบใหม่เมื่อพบว่าคำตอบที่ได้ไม่ดีขึ้น ทำให้โอกาสของการติดอยู่ที่จุดที่คล้ายกับจุดที่ตํ่าที่สุดลดลง ประสิทธิภาพของวิธีวิวัฒนาการผลต่างที่มีการปรับแต่งทั้งสองวิธีได้ถูกทดสอบกับปัญหาตัวอย่างและเปรียบเทียบกับคำตอบที่ได้จากวิธีวิวัฒนาการผลต่างแบบดั้งเดิม ผลการทดลองพบว่าวิธีวิวัฒนาการผลต่างที่มีการปรับแต่งทั้งสองวิธีนั้นสามารถหาคำตอบที่ดีเทียบเท่าหรือดีกว่าคำตอบที่ได้จากวิธีวิวัฒนาการผลต่างแบบดั้งเดิม

The Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSP) is an extension of the classical Job Shop Scheduling Problem (JSP) that allows the operation of a job to be operated on one machine selected from a group of capable machines, and this additional requirement to determine the assignment of operations on proper machines makes the FJSP more complicated than the JSP. This paper discusses the implementation of two adapted differential evolution (DE) algorithms for minimizing makespan in the FJSP. The modified algorithms aim to enhance the efficiency of the original DE by dynamically balancing the exploration and exploitation ability and avoiding the common problem of premature convergence. The first algorithm, called DE with a subgroup strategy, allows the DE population to simultaneously perform different mutation strategies in order to exploit their various strengths and compensate for the weaknesses of each individual strategy in order to enhance overall performance. The second algorithm, called DE with a switching strategy, allows the entire DE population to change the search behavior whenever the solutions do not improve. As a consequence, the chance of getting trapped at a local optimum is reduced. The performances of two adapted DE are evaluated based on a set of benchmark problems and compared with the results obtained from the original DE. The experiment results show that both adapted DE algorithms generate results that are competitive with the original DE.