ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಕ್ರೊಮೊಸೋಮ್‌ಗಳು ಬಿಟ್ ಸರಣಿಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ನ್ಯುಮರಿಕ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಪೂರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಹಾಗಿದ್ದಾಗ‍ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ರಿಪ್ರೆಸೆಂಟೆಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ. 
ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ವಿಕಸನದ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವಿಕ ಮೌಲ್ಯದ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ವಿಚಾರವನ್ನು ನಿವೇದಿಸಲಾಯಿತು ಆದರೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಬಳಕೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿ 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಹಾಲೆಂಡ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಥಿಯರಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಥಿಯರಿ ಬೆಂಬಲ ರಹಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ (ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ). ಮೂಲ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಬಿಟ್ ಲೆವೆಲ್‌‍ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ಭಿನ್ನತೆಗಳು ವರ್ಣತಂತುವನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಂತೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ, ಇವು ಆದೇಶ ನೀಡುವ ಟೇಬಲ್ಲಿಗೆ ಸೂಚಕಗಳು, ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪಟ್ಟಿಯ ಮೂಲ, ಸಣ್ಣ ಚೂರುಗಳು, ವಸ್ತುಗಳು, ಅಥವಾ ಇತರೆ ಯಾವುದೇ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ವಿಷಯ ಸಂಗ್ರಹದ ವಿನ್ಯಾಸ. 
ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯುಟೆಶನ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಭಾಗದ ಪರಿಮಿತಿಯ ವಿಷಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ನಮೂನೆಗಳಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಬದಲಾವಣೆಯಾ ಕೆಲಸ ನಿರ್ವಹಿಸುವವರನ್ನು ನೇಮಿಸಬೇಕು. ವಿವಿಧ ವರ್ಣತಂತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ವಿವಿಧ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಹಾರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳ ಬಿಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿದಾಗ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗ್ರೇ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಚಿಕ್ಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮ್ಯುಟೆಶನ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. "ಹ್ಯಾಮಿಂಗ್ ವಾಲ್ಸ್‌‌" ನಲ್ಲಿ ಸಮಯದ ಮೊದಲೇ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಇದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚು ಏಕಕಾಲಿಕ ಮ್ಯುಟೆಶನ್‌‌‌ಗಳು (ಅಥವಾ ಕ್ರಾಸ್‌‍ಒವರ್ ಘಟನೆಗಳು) ವರ್ಣತಂತುವನ್ನು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಇರಲೇ ಬೇಕು. 
ಬೇರೆ ವಿಧಾನಗಳು ಬಿಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಸ್‌‌ನ ಬದಲಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಬೆಲೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ವರ್ಣ ತಂತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ಚಿಕ್ಕ ಅಕ್ಷರಮಾಲೆ, ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ, ವಿಡಂಬನಾತ್ಮಕವಾಗಿ, ನಿಜ ಬೆಲೆಯ ವರ್ಣತಂತುಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವುದರಿಂದ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೊಸ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವೀ (ಸ್ವಲ್ಪ) ಭಿನ್ನತೆ ಕೆಲವು ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಈಗಿನ ಪೀಳಿಗೆಯಿಂದ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಗೆ (ಬದಲಾಯಿಸದೆ) ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಹೋಗಲು ಅವಕಾಶ ಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು "ಎಲಿಟಿಸ್ಟರ ಆಯ್ಕೆ" ಎನ್ನುವರು.
ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸಮಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಎರಡು ಸ್ವಾದಗಳಲ್ಲಿ (ವಿಭಾಗಗಳು) ಬಂದಿವೆ. ಕೋರ್ಸ್ ಗ್ರೇನ್ಡ್ ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೋಡ್ಸ್ ಮತ್ತು ನೋಡ್ಸ್‌‍ಗಳ ಒಳಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸ್ಥಳಾಂತರಗಳ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಫೈನ್ ಗ್ರೇನ್ಡ್ ಪೆರಲಲ್ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌‌‍ ಸಂಸ್ಕಾರಕ ನೋಡ್‌‌ಗಳ ಮೇಲೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ ಇದು ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಗೆ ಪಕ್ಕದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಜೊತೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ನೇರ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಂತೆ, ಸಮಯ-ಅವಲಂಬನೆ ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸದೃಢತೆಯ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ತೊಂದರೆ ಮುಂತಾದ ಬೇರೆ ಭಿನ್ನತೆಗಳು ಕಂಡುಬರಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಉಳಿದ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಶನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಜೊತೆ GAಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳ್ಳೆಯ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರಲ್ಲಿ GAಗಳು ಬಹಳ ಒಳ್ಳೆಯದು, ಆದರೆ ಹಿಂದಿನ ಕೆಲವು ಮ್ಯುಟೆಶನ್‌‌‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಅಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ಬೇರೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು (ಸಿಂಪಲ್ ಹಿಲ್ ಕ್ಲೈಂಬಿಂಗ್ ನಂತಹ) ಸೀಮಿತ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಶಸ್ತವಾದುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಹಿಲ್ ಕ್ಲೈಂಬಿಂಗ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ GA ಮತ್ತು ಹಿಲ್ ಕ್ಲೈಂಬಿಂಗ್‌‌‍ಗಳು GAsಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.
ಇದರ ಅರ್ಥ ಅನುವಂಶಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ನಿಯಮಗಳು ಸಹಜ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ರೀತಿಯ ಅರ್ಥ ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ-ಲಭ್ಯವಾದ ಹಂತಗಳು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಹಂತವನ್ನು ದಾಟಿ ಮುಖ್ಯ ಡಿಎನ್‌ಎಗೆ ಕೆಲವು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪೋಷಕ ಡಿಎನ್‌ಎಯಿಂದ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಇತರೇ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವೆಕ್ಟರ್‌‍ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ಹಾಗೆ, ಅದು ಫೆನೋಟಿಪಿಕ್ ಭೂಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ತುದಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವವಿರಬಹುದು. ಈ ರೀತಿ, ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬೃಹತ್ ಪರಿಮಾಣದ ಆದೇಶಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿ, ಇನ್ ವರ್ಶನ್ ಆಪರೇಟರ್ ನಿರಂತರ ಆರ್ಡರ್‌‌ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವಕ್ಕಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಸಹಾಯವಾಗುವ ಇತರ ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಆದೇಶದಲ್ಲಿ ಕಾಲಿರಿಸುವ ಅವಕಾಶ ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. 
ನಿದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಯಾಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಸೇಲ್ಸ್ ಮೆನ್‌‌ನ ತೊಂದರೆಯಲ್ಲಿನ ಉದಾಹರಣೆ 
ಜನಸಂಖ್ಯಾ-ಆಧಾರಿತ ವೃದ್ಧಿಶೀಲ ಕಲಿಕೆ ಇದು ಒಂದು ಬದಲಾವಣೆ ಇಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಸದಸ್ಯರ ಬದಲಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ವಿಕಸಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇತಿಹಾಸ
ವ್ಯತ್ಯಯಗಳು
ಆಯ್ಕೆ
ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು