每種事物都有其自身的優勢，與傳統的搜索方法相比，遺傳算法主要有以下幾個優點：
（1）GA具有自組織，自適應性和智能性。應用GA來求解問題時，在確定了編碼方案，適應度函數及遺傳算子后，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環境的變化而自動發現環境的特性和規律的能力。從而使遺傳算法可以用來解決一些復雜的非結構化問題。
（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的。其并行性表現在兩個方面：其一，GA具有的內在并行性，使它本身適合大規模并行搜索。可以說，GA適合在目前所有的并行機和分布式系統上進行并行處理，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的多個區域，并相互交流信息。許多傳統方法是從單點出發進行尋優，這類方法在多峰函數優化中，極易陷入局部較優解，而且很難調處局部較優解的陷阱。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搜索性能，從而減少了陷入局部較優解的可能。
（3）GA使用參數編碼集，而不是參數本身進行工作。這一特點使得GA具有廣泛的應用領域。

（4）GA僅用適應度函數來評估個體，而無須搜索空間的知識和其他輔助信息。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。這一特點似的GA的應用范圍極大拓寬，使之可以廣泛的應用于目標函數不可微、不連續、非規則極其復雜或無解析表達式等優化問題。
（5）GA不是采用確定性規則，而是采用概率的變遷規則來指導它的搜索方向。算法中執行選擇、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采用以適應度為標尺，以概率作為一種工具來指導搜索過程，雖然表面上看GA是一種盲目搜索，實際上它是一種有導向的隨機搜索方法。
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