Genetic Algorithm（GA）がMontecarloよりも優れている理由はいくつかあります。まず、GAは生物学的進化のプロセスを模倣しており、遺伝子の組み合わせを進化させることで最適解に収束する特性があります。これによって局所最適解に収束しにくくなります。
また、GAでは複数の設計パラメーター値（染色体）を同時に評価し、次世代へ引き継ぐことで多様性を保ちながら探索空間全体を効率的に探索します。一方、Montecarloではランダムな設計パラメーター値を試行するため、局所最適解や無駄な試行が発生しやすいです。
さらに、この研究でも示された通り、GAは大規模な問題でも高速かつ効果的に最適解を見つけることができます。そのため、複雑な光検出器設計のような工学分野であっても有用性が高いアルゴリズムと言えます。