Критерий сравнения

Традиционные подходы (экспертная эвристика / «жадные» алгоритмы)

Эволюционный подход (генетические алгоритмы)

Математическая модель поиска

Локальная оптимизация. Последовательный выбор «лучших» кандидатов по отдельности. Не гарантирует оптимальности итоговой комбинации

Глобальная стохастическая оптимизация. Оперирует вектором решения (хромосомой) целиком. Механизмы мутации позволяют выходить из локальных экстремумов целевой функции.

Вычислительная сложность при переборе комбинаций

Экспоненциальная. При попытке оценить все сочетания кандидатов сложность растет как, что делает полный перебор невозможным на больших выборках.

Полиномиальная. Сложность зависит от размера популяции и количества поколений, что позволяет находить квазиоптимальное решение за приемлемое время (линейно масштабируемое).

Целевая функция

Неявная / скалярная. Оценка базируется на субъективных весовых коэффициентах или жесткой фильтрации, отсекающей потенциально пригодные решения.

Явная / векторная. Возможность математической формализации сложных нелинейных зависимостей (штрафные функции за несовместимость, бонусы за синергию навыков).

Работа с пространством решений

Последовательная фильтрация. Сужение пространства поиска на каждом шаге, что приводит к потере вариативности.

Параллельный поиск. Одновременная обработка множества гипотез (популяции), обеспечивающая исследование различных областей пространства решений.

Адаптация к ограничениям

Затруднена обработка «мягких» ограничений. Конфликт требований часто приводит к тупиковым ветвям поиска.

Гибкая адаптация через механизм штрафов в целевой функции, позволяющая находить компромиссные решения на границе Парето.