遺傳算法比模擬退火算法和禁忌搜索算法更通用、更抽象。以某種角度來看,模擬LPO2506I-683LC退火算法和禁忌搜索算法可以看成遺傳算法的特例。

   應用于調度問題的遺傳算法是將序列或者調度看成個體或是種群的成員。每個個體以它的適應度為特征,個體的適應度由對應的目標函數值來衡量。這個過程反復進行,每次迭代稱為一代。種群的一代包含從上一代存活下來的個體和上一代中得到的新調度或者說是子代。從一代到下一代時,種群的大小通常不變的。通過上一代的一部分個體(父代)進行復制和變異而生成子代。個體有時也稱為染色體。在多機環境下,一條染色體可以由子染色體組成,每個子染色體包含著關于工作序列在一臺機器上的信息。父代染色體的一次變異等價于對應的序列中相鄰兩項工作的交換。每一代中,最適應的個體將會進行復制而不符合的個體將會死掉。出生、死亡和復制的過程決定了下一代的組成,可能會非常復雜,通常情況下取決于這一代中個體的適應度水平。