Einfache Genetische Algorithmen lassen ihre Populationen relativ schnell zu einer Lösung hinkonvergieren, ganz im Gegensatz zu natürlichen Evolutionsprozessen, welche aufgrund von großen Populationen, räumlicher Trennung und Nischenphänomenen eine Vielzahl an Arten hervorbringen und auch halten können.
Einen starken Kritikpunkt an der üblicherweise schnellen Konvergenz von GAen stellt das Argument dar, dass die Evaluierung großer Mengen sich überlappender Schemata mehr Tests und eine langsamere, kontrollierte Konvergenz benötigt. Obwohl größere Populationen die Evaluationsrate steigern, müssen noch Methoden für eine genaue Kontrolle der Konvergenz erarbeitet werden. Deshalb sind Verfahren wie Niching und kontrollierte Konvergenz für Genetische Algorithmen in hochgradig multimodalen Suchräumen Gegenstand vertiefter Untersuchungen [39].