Los procesos de mecanizado se han utilizado ampliamente en la industria manufacturera moderna para transformar materias primas en productos finales, y son de gran importancia para mejorar el impacto ambiental y la eficiencia de producción de esta industria. La selección de parámetros de proceso de mecanizado apropiados puede mejorar efectivamente el impacto ambiental y la eficiencia de producción de un proceso. Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes sobre la optimización de estos parámetros se han centrado en técnicas de optimización o métodos de modelado, y rara vez han tenido en cuenta la adaptabilidad del proceso de mecanizado. Por lo tanto, sufren de una mala generalización y flexibilidad en el despliegue real. Con base en esto, se propuso en este estudio un marco de optimización genérico basado en un algoritmo evolutivo de extremo a extremo, que puede adaptarse a varios problemas de optimización de mecanizado, para guiar a los operadores en la selección de los mejores parámetros de manera automatizada. En primer lugar, se introdujo un marco de modelado para guiar a los operadores en el desarrollo de objetivos de optimización. Posteriormente, se empleó un algoritmo de optimización flexible para generar soluciones de frente de Pareto. Finalmente, se utilizó el método CRITIC-TOPSIS para proporcionar una solución final a partir de las diferentes soluciones de Pareto generadas. Se realizaron experimentos en una fresadora para demostrar la efectividad y las ventajas del método propuesto. Los resultados mostraron que el método propuesto es flexible y aplicable para la optimización de los diferentes pasos y objetivos de mecanizado.