सरलतम एल्गोरिथ्म प्रत्येक गुणसूत्र को एक बिट श्रृंखला के रूप में अभिव्यक्त करता है। 

आमतौर पर, आंकिक पैरामीटर्स को पूर्णांक के द्वारा व्यक्त किया जा सकता है, हालांकि फ्लोटिंग बिंदु निरूपण का उपयोग करना भी संभव है। 
फ्लोटिंग बिन्दु निरूपण, विकास की रणनीतियों और विकास की प्रोग्रामिंग के लिए स्वाभाविक है। 
वास्तविक मान के आनुवंशिक एल्गोरिथम की अवधारणा को पेश किया गया है लेकिन यह वास्तव में एक मिथ्या अवधारणा है, क्योंकि यह वास्तव में बिल्डिंग ब्लॉक सिद्धांत को अभिव्यक्त नहीं करती है, जिसे 1970 के दशक में होलेन्ड के द्वारा प्रस्तावित किया गया था। 

यह सिद्धांत भी समर्थन से रहित नहीं है हालांकि यह सैद्धांतिक और प्रायोगिक परिणामों पर आधारित है (नीचे देखें). बुनियादी एल्गोरिथ्म बिट स्तर पर क्रोसओवर और उत्परिवर्तन करता है। अन्य विभेद गुणसूत्र के साथ संख्याओं की एक सूची के जैसा व्यवहार करते हैं जो एक निर्देश सारणी में अनुक्रमित हैं, एक लिंक्ड सूची, हेश, ऑब्जेक्ट, या किसी अन्य काल्पनिक डेटा सरंचना में नोड्स हैं। 

क्रोसओवर और उत्पर्तन, डेटा तत्व सीमा के सन्दर्भ में किये जाते हैं। 
अधिकांश डेटा प्रकार के लिए, विशिष्ट विभेदन ऑपरेटरों को डिजाइन किया जा सकता है। 

विभिन्न गुणसूत्री डेटा के प्रकार, भिन्न विशिष्ट समस्या डोमेन के लिए बेहतर या बदतर कार्य करते हैं। 
जब पूर्णांक के बिट श्रृंखला निरूपण का उपयोग किया जाता है, ग्रे कोडिंग को अक्सर काम में लिया जाता है। 
इस प्रकार से, पूर्णांक में छोटे परिवर्तन उत्परिवर्तन या क्रोस ओवर से शीघ्र ही प्रभावित हो सकते हैं। ऐसा पाया गया है कि यह तथाकथित "हेमिंग वॉल्स" पर समयपूर्व अभिसरण को रोकने में मदद करता है, जिसमें बहुत अधिक समकालीन उत्परिवर्तन (या क्रोसओवर की घटनाएं) होने चाहियें ताकि एक बेहतर समाधान के लिए गुणसूत्र में परिवर्तन आ जाये.

अन्य दृष्टिकोणों में शामिल है गुणसूत्र की अभिव्यक्ति के लिए बिट श्रृंखला के उपयोग के बजाय वास्तविक मान की संख्याओं के एरे का उपयोग करना. सिद्धांततः, जितना छोटा वर्ण होगा, उतना बेहतर प्रदर्शन होगा, लेकिन विडंबना यह है कि, वास्तविक मान के गुणसूत्रों का उपयोग करते हुए अच्छे परिणाम प्राप्त किये गए हैं। 

एक नयी आबादी के निर्माण की सामान्य प्रक्रिया का एक बहुत ही सफल (हल्का) विभेद है, वर्तमान पीढी से किसी बेहतर जीव को प्राप्त करने में मदद करना जो अगले अपरिवर्तित जीव को स्थानांतरित हो. यह रणनीति "संभ्रांतवादी चयन (elitist selection)" के रूप में जानी जीती है। 
आनुवंशिक एल्गोरिथम का सामानांतर क्रियान्वयन दो रूपों में आता है। स्थूल कणों का समानान्तर आनुवंशिक एल्गोरिथम प्रत्येक कंप्यूटर नोड पर एक आबादी और नोड्स के बीच व्यक्तियों के प्रवास को बताता है। 
सूक्ष्म कणों का समानान्तर आनुवंशिक एल्गोरिथम प्रत्येक प्रोसेसर नोड पर एक व्यक्ति को बताता है जो चयन और प्रजनन के लिए पडौसी जीवों के साथ कार्य करता है। 

अन्य विभेद, जैसे ऑनलाइन अनुकूलन समस्याओं के लिए आनुवंशिक एल्गोरिथम, फिटनेस फंक्शन में शोर या समय पर निर्भरता शुरू करते हैं।

यह GA के अन्य अनुकूलन विधियों के साथ संयोजन हेतु बहुत प्रभावी हो सकता है। 
सामान्य रूप से अच्छे वैश्विक समाधान की खोज करने में GA की प्रवृति बहुत अच्छी होती है, लेकिन पूर्णतया अनुकूल की खोज के लिए पिछले कुछ उत्परिवर्तनों की खोज में यह काफी अप्रभावी होता है।
अन्य तकनीकें (जैसे साधारण पहाडी की चढ़ाई) एक सीमित क्षेत्र में पूर्णतया अनुकूल की खोज में बहुत प्रभावी होती हैं। 
पहाडी के चढ़ाई में मजबूती के अभाव को पार पाने के लिए वैकल्पिक GA और पहाडी की चढ़ाई GA की प्रभावित को बढा सकते हैं। 
इसका अर्थ यह है कि प्राकृतिक मामले में आनुवंशिक विभिन्नता के नियमों का भिन्न अर्थ हो सकता है। 
उदाहरण के लिए-दिया गया है कि चरणों को क्रमागत क्रम में संग्रहित किया गया है-क्रोसिंग ओवर पैतृक DNA से पदों की संख्या को जोड़ते हुए मातृक DNA से पदों की संख्या का योग कर सकता है और ऐसा चलता रहता है। 
यह उन सदिशों के योग की तरह है जिनके लक्षण प्ररुपी परिदृश्य में एक रिज का अनुसरण करने की संभावना अधिक होती है। 
इस प्रकार से इस प्रक्रिया की कुशलता कि परिमाण के कई क्रमों के द्वारा बढाया जा सकता है। इसके अलावा, उलटा ऑपरेटर (inversion operator) के पास यह मौका होता है कि वह प्रभाविता की उत्तरजीविता के पक्ष में पदों को क्रमागत क्रम में या किसी अन्य उपयुक्त क्रम में रख सके. 

आबादी-आधारित वृद्धि शिक्षण (Population-based incremental learning) एक विभेद है जहां एक पूर्ण रूप में आबादी इसके व्यक्तिगत सदस्यों के बजाय उत्पन्न होती है। 

समस्या डोमेन (Problem domains)
विभेद (Variants)
पद्धति
बिल्डिंग ब्लॉक परिकल्पना