交叉（組み換え）.
交叉（組み換え）は生物が交配によって子孫を残すことをモデル化したもので、個体の遺伝子の一部を入れ換える操作である。交叉はその性質上、最も重要な遺伝的操作と言うことができる。
交叉のアルゴリズムには次のようなものがある。
例として次の二つの個体を交叉する。
一点交叉.
 
遺伝子が交叉する場所（交叉点）をランダムで一つ選び、その場所より後ろを入れ換える方式である。ホランドが最初に提案したときの交叉方法であるが、効率は低く現在ではあまり使われていない。
二点交叉.
交叉点をランダムで二つ選び、二つの交叉点に挟まれている部分を入れ換える方式。
多点交叉.
一様交叉.
突然変異.
突然変異は生物に見られる遺伝子の突然変異をモデル化したもので、個体の遺伝子の一部を変化させる操作である。局所（的）最適解に陥ることを防ぐ効果がある。
GAの問題点.
GA はさまざまな問題に適用できる手法であるが、問題と使う方式によっては上手く探索しない場合がある。ここではよく起きる GA の問題点をまとめる。
初期収束.
初期収束とは、最初の方の世代で「偶然」他の個体より適応度が圧倒的に高い個体が生まれたとき、その個体の遺伝子が集団中に爆発的に増えて探索がかなり早い段階で収束してしまう現象である。ルーレット選択の設定が甘い場合や、突然変異の効果が上手く表れないときに起こりやすい。
対策としては、ルーレット選択を使う場合の適切な設定や適用する問題に合わせて効果的になるように突然変異の操作を変更したり、突然変異率を増やしたり、または集団の数を増やすなどの設定を行うことで防ぐことができる。しかしながら明確な解決法というものはなく、各パラメータを何度も繰り返し設定しなおすしかない。
ヒッチハイキング.
例えば最適解が
という問題があるとする。このとき
という二つの個体が交叉して最適解を得る確率を求める。
交叉の方式が二点交叉の場合は交差点が
このヒッチハイキングは一様交叉によって防ぐことができる。一様交叉は各要素が独立で交叉するので、上記の場合は
か
で最適解を得る。このとき、最適解を生成する確率は
GA の理論.