Die Aufgabe der Ersetzungsschemata ist es, zu entscheiden, was mit der bisherigen Population geschehen soll, nachdem sie Nachkommen erzeugt hat. Denn die Population soll in jeder Generation ungefähr gleich groß sein.
Im folgenden werden einige Ersetzungsschemata erklärt.
Ersetze alle Individuen einer Generation durch ihre Nachkommen. Durch dieses Vorgehen kann die Bewertung der Nachfolger schlechter ausfallen als die der Vorgänger. Daraus folgt, daß die Bewertung nicht monoton steigt, und das Ziel (Optimum) später erreicht wird. Daß aber dadurch die Dominanz einiger weniger Individuen gebrochen wird, ist positiv zu bewerten.
Erhalte die besten Individuen am Leben (meistens nur ein Individuum oder einige mehr). Die Gefahr hierbei ist, daß aufgrund der dominanten Elite der Optimierungsprozeß zu früh in einem "lokalen Maximum" endet. Die Dominanz der Elite ist im Heiratsschema begründet.
Um die "Schwäche" des Elitismus zu vermindern, unterzieht man beim schwachen Elitismus die Elite einer Mutation, bevor weiter Nachkommen erzeugt werden.
Ersetze die n schlechtesten Individuen durch n Nachkommen. Ist n sehr klein, spricht man vom steady-state Ersetzngsschema, ist n gleich 1 ergeben sich nur geringfügige Veränderungen in der Folgegeneration und ist n gleich der Anzahl der Individuen, dann spricht man vom generational replacement.
Ersetze n zufällig gewählte Individuen durch Nachkommen.
Behalte einen Teil der Population für ein paar Generationen in einem "Altersheim" auf und beteilige ihn an der Fortpflanzung. Der Grund für dieses Modell ist, daß der beste Partner für ein Individuum in einer späteren Generation folgen könnte.
Behalte einen Teil der Nachkommen für einige Generationen in einem "Kindergarten", und beteilige ihn erst dann an der Fortpflanzung, wenn sich die Individuen im "Kindergarten" durch Mutation (hoffentlich) verbessert haben.