Diese Tour stellt ein mögliches Individuum im Lösungsraum dieses TSP dar, genau wie die (ebenfalls willkürlich ausgewählte) Tour $[1, 5, 7, 6, 4, 3, 8, 2]$ oder beliebige andere Permutationen der 8 Kunden. Zusammen bildet eine Menge solcher zulässigen Lösungen eine \textit{Population}. Die \textit{Fittness} jedes Individuums kann außerdem durch eine \textit{Fittnessfunktion} bestimmt werden, in diesem Beispiel repräsentiert durch den Zielfunktionswert, bzw. der Länge der Touren.
Ausgehend von solch einer initialen Population besteht die Vorgehensweise eines genetischen Algorithmus nun, wie in Abbildung \ref{genetische_algorithmen_flow_chart} dargestellt, aus vier Phasen, die bis zu einem vorher definierten Abbruchkriterium (z.B. eine maximale Anzahl an Iterationen) durchlaufen werden. Im ersten Schritt werden die Individuen der aktuellen Population herausselektiert, die an der Reproduktion der nächsten \textit{Generation} beteiligt sein sollen. Danach folgt die eigentliche Reproduktion, die aus einer Rekombi