Некоторые основные различия между генетическим алгоритмом и традиционными методами поиска:

• Обработка данных. 8 Генетические алгоритмы обрабатывают не значения параметров задачи, а их закодированную форму. 8 Интерпретация кодов происходит только перед началом работы алгоритма и после завершения его работы для получения результата. 2
• Поиск решения. 28 Генетический алгоритм использует несколько точек поискового пространства одновременно, а не переходит от точки к точке, как это делается в традиционных методах. 210
• Использование информации. 28 Генетические алгоритмы в процессе работы не используют никакой дополнительной информации, что повышает скорость работы. 28 Единственной используемой информацией может быть область допустимых значений параметров и целевой функции в произвольной точке. 28
• Применение правил. 210 Генетический алгоритм использует как вероятностные правила для порождения новых точек анализа, так и детерминированные правила для перехода от одних точек к другим. 210
• Цель поиска. 2 Генетические алгоритмы имеют целью нахождение лучшего, а не оптимального решения задачи. 2 Это связано с тем, что для сложной системы часто требуется найти хоть какое-нибудь удовлетворительное решение, а проблема достижения оптимума отходит на второй план. 2