आनुवंशिक एल्गोरिथम के माध्यम से समाधान की पीढी के बारे में कई सामान्य प्रेक्षण हैं: 


जटिल उच्च आयामी, बहुलमोड़ की समस्याओं हेतु अनुकूल हल की खोज के लिए अक्सर बहुत महंगे फिटनेस फंक्शन मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। 
असली दुनिया की समस्याओं जैसे संरचनात्मक अनुकूलन समस्याओं में, एकमात्र फंक्शन मूल्यांकन के लिए पूर्ण सिमुलेशन के कई घंटों से कई दिनों तक की जरुरत हो सकती है। 
प्रारूपिक अनुकूलन पद्धति इस प्रकार की समस्या से निपट नहीं सकती है। 

इस मामले में, संभवतया यह जरुरी हो सकता है कि एक सटीक मूल्यांकन को छोड़ दिया जाये और एक ऐसे सन्निकटन फिटनेस का प्रयोग किया जाये जो संगणना की दृष्टि से प्रभावी है। 
ऐसा प्रतीत होता है सन्निकट नमूनों का सम्मिश्रण एक ऐसा सबसे वायदापूर्ण दृष्टिकोण हो सकता है जो जटिल वास्तविक जीवन की समस्याओं को हल करने के लिए जान बूझ कर EA का प्रयोग करता है। 

इसका अर्थ यह है कि यह नहीं जानता है कि दीर्घकालिक फिटनेस प्राप्त करने के लिए अल्पकालिक फिटनेस का बलिदान कैसे दिया जाये. इस घटना की संभावना फिटनेस लैण्डस्केप के आकार पर निर्भर करती है: विशिष्ट समस्याएं एक वैश्विक अनुकूलता के प्रति एक आसान चढाई को उपलब्ध कराती हैं, अन्य स्थानीय अनुकूलता की खोज के लिए फंक्शन हेतू इसे आसान बनाते हैं। 
इस समस्या को भिन्न फिटनेस फंक्शन के उपयोग से, उत्परिवर्तन की दर के बढ़ने से, या उन चयनात्मक तकनीकों के उपयोग से कम किया जा सकता है, जो समाधानों की विविध आबादी को बनाये रखती हैं, हालांकि नो फ्री लंच प्रमेय (No Free Lunch) सिद्ध करती है कि इस समस्या का कोई सामान्य समाधान नहीं है। 
विविधता को बनाये रखने की एक सामान्य तकनीक है एक "नीचे पेनल्टी (niche penalty)" को अध्यारोपित करना, जिसमें, पर्याप्त समानता (नीचे रेडियस (niche radius)) के व्यक्तियों के किसी समूह में अतिरिक्त पेनल्टी होती है, जो आने वाली पीढियों में उस समूह की अभिव्यक्ति को कम करेगी, जिससे जनसंख्या में अन्य व्यक्तियों (कम सामान) को बनाये रखा जा सके. 
यह दांव, तथापि, इस समस्या के परिदृश्य के आधार पर प्रभावी नहीं हो सकती है। आनुवंशिक एल्गोरिथम (और आनुवंशिक प्रोग्रामिंग) में विविधता महत्वपूर्ण है क्योंकि एक समजीनी आबादी का क्रोसिंग ओवर नए समाधान नहीं देता है। 
विकास रणनीतियों और विकास प्रोग्रामिंग में, उत्परिवर्तन पर अधिक निर्भरता के कारण विविधता जरुरी नहीं है। 
इस के लिए एक उपाय के रूप में कई विधियों के प्रस्ताव दिए गए हैं, जैसे किसी तरह से आनुवंशिक विविधता को बढ़ाकर और जल्दी अभिसरण को रोक कर, या तो उत्परिवर्तन की संभावना को बढा कर जब विलयन की गुणवत्ता गिर जाती है, ("ट्रिगर हो गया अति उत्परिवर्तन या triggered hypermutation" कहलाता है), या कभी कभी जीन पूल में पूरी तरह से नए, यादृच्छिक रूप उत्पन्न तत्वों के द्वारा ("यादृच्छिक अप्रवासी या random immigrants" कहलाते हैं).फिर से विकास की रणनीतियों और विकास की प्रोग्रामिंग को एक तथाकथित "कोमा रणनीति (comma strategy)" के साथ क्रियान्वित किया जा सकता है, जिसमें जनकों को संभाल कर नहीं रखा जाता है और नए जनकों का चुनाव केवल संतति से ही किया जाता है। 
यह गतिशील समस्याओं पर अधिक प्रभावी हो सकता है।

इन मामलों में, एक यादृच्छिक सर्च एक समाधान को उतनी ही जल्दी खोज सकती है जितनी कि एक GA. "हालांकि", यदि स्थिति ऐसी है कि सफलता/असफलता के परीक्षण को (संभवतया) अलग अलग परिणाम देते हुए दोहराया जाता है, तो सफलता और असफलता का अनुपात एक उपयुक्त फिटनेस का माप उपलब्ध कराता है। 

कुछ लोग यह तर्क देते हैं कि क्रोसओवर सबसे अधिक महत्वपूर्ण है, जबकि उत्परिवर्तन केवल यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि संभावी समाधान खोये नहीं हैं। 

दूसरे लोगों का तर्क है कि बहुत अधिक समतल आबादी में केवल क्रोसओवर ही उन नवाचारों को आगे बढ़ाता है जो मूल रूप से उत्परिवर्तन से पैदा हुए हैं और एक अ-समतल आबादी में क्रोसओवर लगभग हमेशा एक बहुत बड़े उत्परिवर्तन के समतुल्य होता है। (जिसके भयावह (catastrophic) होने की संभावना होती है) फोगल (2006) में ऐसे कई सन्दर्भ हैं जो उत्परिवर्तन आधारित सर्च के महत्त्व का समर्थन करते हैं, लेकिन इन सभी समस्याओं के पार नो फ्री लंच प्रमेय बनी रहती है, इसलिए ये राय मेरिट के बिना हैं जब तक चर्चा को एक विशेष समस्या के लिए प्रतिबंधित न किया जाये. 

यही बात निश्चित रूप से विकास की रणनीतियों और विकास की प्रोग्रामिंग के लिए भी सच है। 

वैकल्पिक और पूरक एल्गोरिथम में शामिल हैं विकास की रणनीतियां, विकास की प्रोग्रामिंग, सिमुलेटेड एनिलिंग, गाउसी अनुकूलन और स्वार्म होशियारी, (उदाहरण: चींटी कॉलोनी अनुकूलन, कण झुंड अनुकूलनकण स्वार्म अनुकूलन) और पूर्णांक रैखिक प्रोग्रामिंग पर आधारित विधियां .

जिस प्रश्न की कोई समस्या आनुवंशिक एल्गोरिथम के लिए उपयुक्त है (इस अर्थ में कि ऐसे एल्गोरिथम दूसरों से बेहतर हैं) वह खुली और विवादस्पद होती है। 

उत्परिवर्तन की एक बहुत कम दर एक आनुवंशिक ड्रिफ्ट पैदा कर सकती है (जो स्वभाव से गैर-एर्गोडिक होती है). 
एक पुनर्संयोजन दर, जो बहुत उच्च है, वह आनुवंशिक एल्गोरिथम के समयपूर्व अभिसरण का कारण हो सकता है। 

एक बहुत उच्च उत्परिवर्तन दरभी अच्छे समाधानों की क्षति का कारण हो सकती है, जब तक संभ्रांतवादी चयन न हो. 

इन पैरामीटर्स के लिए सैद्धांतिक उपरी और नीचले बंधन हैं लेकिन अब तक प्रायोगिक बंधन नहीं हैं, जो चयन के मार्गदर्शन में मदद कर सकते हैं।


बिल्डिंग ब्लॉक परिकल्पना
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