Es wird - in der Regel mit einem Zufallsprozess - eine größere Zahl von Individuen erzeugt, die für sich lebensfähig sind. Beim tsp müssen es also, wenn auch schlechte, aber mögliche Rundwege sein. Sie stellen in diesen Fall selbst die Gene dar.
Einige zufällig ausgewählte "Gene" werden an zufällig ausgewählten Stellen verändert. Beim tsp wird z.B. ein Stadt durch eine andere ersetzt.
Es werden zufällig je zwei Individuen ausgewählt und mit ihnen ein Kreuzen der "Gene" durchgeführt. Beim tsp wählt man z.B. zwei Positionen in den Touren aus und tauscht deren Verlauf zwischen den beiden Touren aus.
Gerade die mögliche ungezielte Veränderung von Individuen durch die beiden o.a. Schritte ist wichtig für die Lösung von Suchproblemen mit Genetischen Algorithmen, da sie uns die Möglichkeit gibt, das Problem des Hängenbleibens in lokalen Maxima zu vermeiden.
Oben wurde angegeben, dass eine einfache Bewertungsfunktion für die Güte der Individuen vorliegen muss. Ihr Wert definiert die fitness. Beim tsp ist dies einfach die Länge der Tour.
Auf der Grundlage der Bewertung durch die Fitnessfunktion werden die Individuen ausgewählt. Es gibt verschiedene Modellierungen, die alle gemeinsam haben, dass Individuen mit höherer fitness eine bessere Chance haben, in der nächsten Generation aufzutreten, als schlechtere Individuen.
Die ausgewählten Individuen bilden den Pool der nächsten Generation. Es wird also ein Schleifenprozess durchgeführt, bis irgendein Abbruchkriterium erfüllt ist.