遺傳算法是解決搜索問題的壹種通用算法，對於各種通用問題都可以使用。搜索算法的***同特征為：
① 首先組成壹組候選解
② 依據某些適應性條件測算這些候選解的適應度
③ 根據適應度保留某些候選解，放棄其他候選解
④ 對保留的候選解進行某些操作，生成新的候選解。
在遺傳算法中，上述幾個特征以壹種特殊的方式組合在壹起：基於染色體群的並行搜索，帶有猜測性質的選擇操作、交換操作和突變操作。這種特殊的組合方式將遺傳算法與其它搜索算法區別開來。
遺傳算法還具有以下幾方面的特點：
(1)遺傳算法從問題解的串集開始搜索，而不是從單個解開始。這是遺傳算法與傳統優化算法的極大區別。傳統優化算法是從單個初始值叠代求最優解的；容易誤入局部最優解。遺傳算法從串集開始搜索，覆蓋面大，利於全局擇優。
(2)遺傳算法同時處理群體中的多個個體，即對搜索空間中的多個解進行評估，減少了陷入局部最優解的風險，同時算法本身易於實現並行化。
(3)遺傳算法基本上不用搜索空間的知識或其它輔助信息，而僅用適應度函數值來評估個體，在此基礎上進行遺傳操作。適應度函數不僅不受連續可微的約束，而且其定義域可以任意設定。這壹特點使得遺傳算法的應用範圍大大擴展。
(4)遺傳算法不是采用確定性規則，而是采用概率的變遷規則來指導他的搜索方向。
(5)具有自組織、自適應和自學習性。遺傳算法利用進化過程獲得的信息自行組織搜索時，適應度大的個體具有較高的生存概率，並獲得更適應環境的基因結構。
(6)此外，算法本身也可以采用動態自適應技術，在進化過程中自動調整算法控制參數和編碼精度，比如使用模糊自適應法 。