Une fois que nous avons la représentation génétique et la fonction de fitness définies, GA procède à l'initialisation d'une population de solutions de façon aléatoire, puis l'améliore par l'application répétitive de mutations, de croisements, d'inversions et d'opérateurs de sélection.
Une fois que la représentation génétique et la fonction de fitness sont définies, un algorithme génétique instanciera les candidats initiaux comme décrit précédemment, puis s'améliorera par l'application répétitive de mutations, de croisements, d'inversions et d'opérateurs de sélection -LRB- tel que défini selon le domaine du problème -RRB-.