इसकी मूल धारणा यह है कि एक विषम युग्मजी वातावरण में आप किसी ऐसे व्यक्ति को नहीं खोज सकते जो पूरे वातावरण को फिट करे. तो, आपको आबादी के स्तर पर कारण देना होगा. BAs ने GAs की तुलना में समस्याओं पर बेहतर परिणाम दिए हैं, जैसे जटिल स्थिति समस्याएं, (सेल फोन के लिए एंटीना, शहरी नियोजन और इस प्रकार) और डेटा खनन.

पैरामीटर्स को क्रोस एंट्रोपी न्यूनीकरण के माध्यम से अद्यतन किया जाता है, ताकि अगले चरण में बेहतर नमूने उत्पन्न किये जा सकें. 


ES एल्गोरिथम को विशेष रूप से वास्तविक-मान डोमेन में समस्या के समाधान के लिए डिजाइन किया गया है। वे सर्च के नियंत्रण पैरामीटर्स को समायोजित करने के लिए स्व-अनुकूलन का प्रयोग करते हैं। 


एल्गोरिथम के पीछे शासक सिद्धांत यह है कि अल्प गुणवत्ता के अवयवों को चयनात्मक रूप से हटाकर "एमर्जेंट" सुधार और उन्हें यादृच्छिक रूप से चुने गए अवयवों से प्रतिस्थापित करना. 
इसे GA के साथ निर्धारित किया गया है जो बेहतर समाधान पाने के प्रयास में अच्छे समाधान का चयन करता है।

इसे साधारण पैरामीट्रिक अनुकूलन के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। यह एक निश्चित प्रमेय पर निर्भर है जो स्वीकार्यता के सभी क्षेत्रों और सभी गाऊसी वितरण के लिए मान्य है। NA की कुशलता जानकारी प्रमेय और कुशलता की एक निश्चित प्रमेय पर निर्भर करती है 

इसकी कुशलता को जानकारी प्राप्त करने के लिए आवश्यक कार्य के द्वारा विभाजित जानकारी के रूप में परिभाषित किया जाता है।क्योंकि NA व्यक्तिगत फिटनेस के बजाय माध्य फिटनेस को अधिकतम करता है, परिदृश्य इतना समतल हो जाता है कि चोटियों के बीच में खाईयां गायब हो जाती हैं। इसलिए इसकी एक निश्चित "महत्वाकांक्षा", फिटनेस या स्वास्थ्य परिदृश्य में स्थानीय चोटियों से बचने की है। NA मूमेंट मेट्रिक्स के अनुकूलन के द्वारा तीखी चढाई की चोटी पर चढ़ने में भी अच्छा होता है, क्योंकि NA गाउसी के विकार (औसत जानकारी) को अधिकतम कर सकता है साथ ही माध्य फिटनेस को स्थिर बनाये रखता है। 





मेमेटिक एल्गोरिथम का विचार मेमे (memes) से आया, जो जीन के विपरीत अपने आप को अनुकूलित कर सकते हैं। कुछ समस्या क्षेत्रों में ये पारंपरिक विकास एल्गोरिथम से अधिक कुशल दिखाई देते हैं। 



एक उत्परिवर्तन जो फिटनेस या स्वास्थ्य को बढाता है उसे हमेशा स्वीकार किया जाता है।

एक उत्परिवर्तन जो फिटनेस को कम करता है उसे कम होते ताप के पैरामीटर और फिटनेस में अंतर के आधार पर संभवतया स्वीकार किया जाता है। 
SA की भाषा में, कोई व्यक्ति अधिकतम फिटनेस के बजाय न्यूनतम ऊर्जा की जरुरत की बात करता है। SA का उपयोग, अपेक्षाकृत उत्परिवर्तन की ऊँची दर के साथ शुरू करके और एक दी गयी समय सारणी के अनुसार इसे कम कर के, एक मानक GA एल्गोरिथम के भीतर किया जा सकता है।


एक ऐसे समाधान की ओर जाने से रोका जाता है जिसमें तबू सूची के अवयव शामिल हों, जिसे अद्यतन किया गया हो क्योंकि समाधान, समाधान के स्थान को बढ़ावा देते हैं। 

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