GAを最適化問題に適用する場合、次の点についてまず考える必要がある。

• 個体の表現方法　どのように解を個体として表現するか
  • 遺伝子の配列を遺伝子型（genotype）
  • 遺伝子型に基づいて発現した個体を表現型（phenotype）
• 個体の評価方法　どのように個体を評価するか
• 解探索のための操作の設計　どのように個体を進化させるか

適応度

ナップサック問題の例では、ナップサックに入れた荷物の価値の総和、つまり目的関数値そのものを「適応度」とできる。 しかし、TSPの場合には、より短い順回路を求める必要があるため、目的関数値である巡回路長そのものを「適応度」とできない。 そのため、巡回路長の逆数を「適応度」とするなどの変換が必要になってくる。

適応度の変換、スケーリング

スケーリング（scaling）とは

良好に探索が進むように選択圧を調節すること。ここでの選択圧とは、選択の強さを表す指標で、選択圧が高いと劣った解はすぐに淘汰され死滅する。