每種事物都有其自身的優(yōu)勢(shì)，與傳統(tǒng)的搜索方法相比,，遺傳算法主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：
（1）GA具有自組織,，自適應(yīng)性和智能性。應(yīng)用GA來求解問題時(shí),，在確定了編碼方案,，適應(yīng)度函數(shù)及遺傳算子后，算法將利用進(jìn)化過程中所獲得的信息自行組織搜索,。GA的這一特性,，使它同時(shí)具有能根據(jù)環(huán)境的變化而自動(dòng)發(fā)現(xiàn)環(huán)境的特性和規(guī)律的能力。從而使遺傳算法可以用來解決一些復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化問題,。
（2）GA具有并行性,。GA是在種群中按并行方式搜索而不是在一個(gè)點(diǎn)上進(jìn)行尋優(yōu)的。其并行性表現(xiàn)在兩個(gè)方面：其一,，GA具有的內(nèi)在并行性,，使它本身適合大規(guī)模并行搜索?？梢哉f,，GA適合在目前所有的并行機(jī)和分布式系統(tǒng)上進(jìn)行并行處理，而且對(duì)并行效率沒有太大影響,。其二,，GA具有的內(nèi)含并行性。由于GA采用種群的方式組織搜索,，因而可以同時(shí)搜索解空間內(nèi)的多個(gè)區(qū)域,，并相互交流信息。許多傳統(tǒng)方法是從單點(diǎn)出發(fā)進(jìn)行尋優(yōu),，這類方法在多峰函數(shù)優(yōu)化中,，極易陷入局部較優(yōu)解，而且很難調(diào)處局部較優(yōu)解的陷阱,。而GA是從一個(gè)種群開始搜索,，并且可以同時(shí)向不同的方向進(jìn)行搜索，對(duì)搜索空間中的多個(gè)界進(jìn)行評(píng)估,，以使GA具有極好的全局較優(yōu)搜索性能,，從而減少了陷入局部較優(yōu)解的可能。
（3）GA使用參數(shù)編碼集，而不是參數(shù)本身進(jìn)行工作,。這一特點(diǎn)使得GA具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,。

（4）GA僅用適應(yīng)度函數(shù)來評(píng)估個(gè)體，而無須搜索空間的知識(shí)和其他輔助信息,。適應(yīng)度函數(shù)不僅不受連續(xù),，可微的約束，而且其定義域可以任意設(shè)定,。這一特點(diǎn)似的GA的應(yīng)用范圍極大拓寬,，使之可以廣泛的應(yīng)用于目標(biāo)函數(shù)不可微、不連續(xù),、非規(guī)則極其復(fù)雜或無解析表達(dá)式等優(yōu)化問題,。
（5）GA不是采用確定性規(guī)則，而是采用概率的變遷規(guī)則來指導(dǎo)它的搜索方向,。算法中執(zhí)行選擇,、交叉、變異等類似生物進(jìn)化的簡(jiǎn)單隨機(jī)操作具有極強(qiáng)的魯棒性,。在傳統(tǒng)的搜索方法中,，如梯度法，采用每次梯度變化的方向搜索,。而GA采用以適應(yīng)度為標(biāo)尺,，以概率作為一種工具來指導(dǎo)搜索過程，雖然表面上看GA是一種盲目搜索,，實(shí)際上它是一種有導(dǎo)向的隨機(jī)搜索方法,。
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