有效实施
遗传算法本质上是非常通用的，仅仅将它们应用于任何优化问题不会给出好的结果。在本节中，我们将描述一些有助于和协助 GA 设计者或 GA 实施者工作的要点。
介绍特定问题的领域知识
据观察，我们将更多针对特定问题的领域知识纳入 GA 中；我们获得的客观价值就越高。添加问题特定信息可以通过使用特定于问题的交叉或变异运算符、自定义表示等来完成。
下图显示了 Michalewicz (1990) 对 EA 的看法 -
减少拥挤
当高度适应的染色体大量繁殖时，就会发生拥挤，并且在几代之后，整个种群都充满了具有相似适应度的相似解决方案。这减少了多样性，而多样性是确保 GA 成功的一个非常关键的因素。有很多方法可以限制拥挤。其中一些是 -
突变引入多样性。
对于具有相似适应度的个体，切换到排名选择和锦标赛选择，这比适应度比例选择具有更大的选择压力。
健身共享- 在这种情况下，如果群体中已经包含相似的个体，则个体的健身度会降低。
随机化有帮助！
实验观察到，最好的解决方案是由随机染色体驱动的，因为它们赋予种群多样性。GA 实施者应小心保持群体的足够随机性和多样性，以获得最佳结果。
将 GA 与本地搜索混合
局部搜索是指检查给定解的邻域内的解，以寻找更好的目标值。
有时将遗传算法与本地搜索混合起来可能很有用。下图显示了 GA 中可以引入本地搜索的各个位置。
参数和技术的变化
在遗传算法中，不存在“一刀切”或适用于所有问题的神奇公式。即使在初始 GA 准备好之后，也需要花费大量的时间和精力来研究种群大小、变异和交叉概率等参数，以找到适合特定问题的参数。