3. Aperçu théorique : pourquoi et comment ça marche ?
La grande question est de savoir quand et comment utiliser efficacement des AE, puisque ce sont des algorithmes d’optimisation assez complexes à mettre en œuvre (on l’a dit, l’approche en « boîte noire » n’est pas raisonnable) et relativement coûteux en temps de calcul. La réponse à cette question n’est pas simple. Cependant, d’assez nombreuses analyses théoriques et expérimentales fournissent quelques éléments de réponse, pour comprendre quand l’emploi d’un AG se justifie ou peut apporter quelque chose en comparaison ou en collaboration avec des techniques classiques.
Historiquement, la théorie des schémas représente la première « théorie » de convergence globale des algorithmes génétiques, c’est en fait une modélisation extrêmement simplifiée du comportement d’un AE 
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