Шліфування поверхонь з нанесеним плазмовим покриттям передбачає досягнення заданої точності та шорсткості деталі і водночас має на меті унеможливлення утворення та розвитку дефектів, таких як тріщини, сколювання, припікання, відшаровування покриття від основи тощо. Розглянуто оптимізацію технологічного процесу плоского шліфування, яка полягає у пошуку таких параметрів обробки, за яких досягається максимальна продуктивність за мінімальної втрати матеріалу покриття. Для розв'язання задачі багатокритеріальної оптимізації з великою кількістю обмежувальних умов запропоновано використовувати еволюційний пошук параметрів на множині допустимих режимів технологічного процесу обробки. Оскільки наведені умови та критерії оптимальності вимагають значних обчислювальних витрат, на початкових етапах розв'язання вирішено реалізувати паралельний генетичний алгоритм. Коли пошук Парето-оптимальних рішень у різних підгрупах зосереджується в деякій спільній області простору допустимих розв'язків, то пропонується перейти до розгляду загальної оптимізації шляхом побудови адитивної згортки згідно з методом зваженої суми критеріїв. Враховуючи характеристики процесу плоского шліфування та умови забезпечення якості оброблення поверхні, запропоновано модифікований генетичний алгоритм для системи автоматизованого проектування процесу шліфування плазмових покриттів. Пошук оптимального рішення відбувається у просторі параметрів, що визначається швидкістю та глибиною різання, властивостями покриття та шліфувального круга, основним часом обробки, температурою в зоні обробки, величиною і знаком поверхневих напружень тощо. Порівняння результатів роботи модифікованого генетичного алгоритму з класичним генетичним алгоритмом та іншими еволюційними методами, що використовуються для оптимізації процесу шліфування, проводилось шляхом серії випробувань з метою оцінювання швидкості їхньої збіжності. Дослідження виявило скорочення часу, необхідного для визначення оптимального рішення, без зниження надійності розв'язку задачі, що підтверджує перевагу модифікованого генетичного алгоритму під час пошуку оптимальних технологічних параметрів шліфування плазмових покриттів.