每種事物都有其自身的優(yōu)勢，與傳統(tǒng)的搜索方法相比，遺傳算法主要有以下幾個優(yōu)點：
（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，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，使它同時具有能根據(jù)環(huán)境的變化而自動發(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點上進行尋優(yōu)的。其并行性表現(xiàn)在兩個方面：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和分布式系統(tǒng)上進行并行處理，而且對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，因而可以同時搜索解空間內(nèi)的多個區(qū)域，并相互交流信息。許多傳統(tǒng)方法是從單點出發(fā)進行尋優(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是從一個種群開始搜索，并且可以同時向不同的方向進行搜索，對搜索空間中的多個界進行評估，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)本身進行工作。這一特點使得GA具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

（4）GA僅用適應(yīng)度函數(shù)來評估個體，而無須搜索空間的知識和其他輔助信息。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、變異等類似生物進化的簡單隨機操作具有極強的魯棒性。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，實際上它是一種有導(dǎo)向的隨機搜索方法。
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