Да, да. Если есть что-то в математике хуже нейронных сетей, так это генетические алгоритмы. Хотя может еще и нечеткую логику сюда стоит добавить.
Дело в том, что за всеми этими модными штучками не стоит никакой сильной математической теории. А без этого невозможно ничего по нормальному сделать — ни дать оценки алгоритмам, ни оценить скорость сходимости и т.д. Можно только размахивать руками и стучать в бубен, надеясь, что изменив некоторые параметры определенным образом мы добьемся хорошего результата. Меня, как математика это просто бесит. Я не могу принимать в серьез вещи, которые по сути основаны на эксперименте.
Популярность же генетических алгоритмов на мой взгляд сродни популярности нейронных сетей — простыми методами мы якобы можем решить сложнейшие задачи, алгоритм решения которых или не известен или очень сложен. Понять, как работает такой алгоритм очень просто, но не очень то просто предсказать, как долго он будет работать и насколько адекватный получится результат. Короче, как сказал человек чуть выше, такие вещи хороши только тогда, когда нет нормального решения и остается только шаманить с помощью НС и ГА в надежде, что что-то выйдет.
Тем не менее по НС есть по крайней мере хоть какие-то достойные работы — теоретические обоснования их применимости, алгоритмы которые их обучают, аналогии с физическими процессами, а вот по ГА я ничего толкового пока не видел.