Как и в алгоритмах стохастического лучевого поиска, в генетических алгоритмах тенденция к стремлению к максимуму сочетается с проводимым случайным образом исследованием и с обменом информацией между параллельными поисковыми потоками. Основное преимущество генетических алгоритмов (если таковое действительно имеется) связано с применением операции скрещивания. Тем не менее можно доказать математически, что если позиции в генетическом коде первоначально устанавливаются в случайном порядке, то скрещивание не дает никаких преимуществ. На интуитивном уровне можно предположить, что преимуществом была бы способность комбинировать в результате скрещивания большие блоки символов, которые были независимо сформированы в ходе эволюции для выполнения полезных функций, что позволило бы повысить степень детализации, с которой действует этот алгоритм поиска. Например, преимущество достигалось бы, если в качестве полезного блока была выделена строка символов, предусматривающая размещение первых трех ферзей в позициях 2, 4 и 6 (где они не атакуют друг друга), после чего можно было бы объединять этот блок с другими блоками для формирования решения.

В теории генетических алгоритмов описано, как действует этот подход, в котором используется идея схемы, представляющей собой такую подстроку, где некоторые из позиций могут оставаться не заданными. Например, схема 246***** описывает такие состояния всех восьми ферзей, в которых первые три ферзя находятся соответственно в позициях 2, 4 и 6. Строки, соответствующие этой схеме (такие как 24613578), называются экземплярами схемы. Можно доказать, что если средняя пригодность экземпляров некоторой схемы находится выше среднего, то количество экземпляров этой схемы в популяции будет расти со временем. Очевидно, что данный эффект вряд ли окажется существенным, если смежные биты полностью не связаны друг с другом, поскольку в таком случае будет лишь немного непрерывных блоков, которые предоставляли бы какое-то постоянное преимущество. Генетические алгоритмы работают лучше всего в сочетании со схемами, соответствующими осмысленным компонентам решения. Например, если строка представляет какую-либо радиотехническую антенну, то схемы могут соответствовать компонентам этой антенны, таким как рефлекторы и дефлекторы. Хороший компонент, по всей вероятности, будет оставаться хорошим во многих разных проектах. Из этого следует, что для успешного использования генетических алгоритмов требуется тщательное конструирование представления задачи.

На практике генетические алгоритмы оказали глубокое влияние на научные методы, применяющиеся при решении таких задач оптимизации, как компоновка электронных схем и планирование производства. В настоящее время уже не так ясно, вызвана ли притягательность генетических алгоритмов их высокой производительностью или обусловлена эстетически привлекательными истоками в теории эволюции. Но все еще необходимо проделать большой объем работы для выяснения условий, при которых генетические алгоритмы обладают наиболее высокой производительностью.