Несколько причин, по которым генетические алгоритмы могут застревать в локальном максимуме:

• Отсутствие разнообразия в особях. 1 Достаточно быстро выделяется один-единственный генотип, который представляет собой локальный максимум. 1 Затем все элементы популяции проигрывают ему отбор, и вся популяция «забивается» копиями этой особи. 1
• Слишком низкая частота мутаций. 2 Если она слишком низкая, то это приводит к «залипанию» алгоритма в локальном экстремуме, из которого он не может выбраться. 2
• Вырожденная популяция. 4 В этом случае хромосомы всех особей имеют одно и то же значение. 4 Вывести популяцию из такого состояния способна только удачная мутация, но поскольку вероятность мутации обычно устанавливают небольшой, то обычно ситуация с вырожденной популяцией рассматривается как повод остановить генетический алгоритм. 4

Чтобы избежать застревания в локальных максимумах, важно поддерживать разнообразие в популяции, например, через случайную инициализацию, мутации и различные стратегии отбора. 5