基因演算法在完成交配過程後，可針對基因進行突變的模擬。由於突變並非經常發生，故有突變率 (Crossover Rate) 的設計；開發程式時，以亂數產生的值決定突變位元、或該位元是否發生突變 (視所採用的突變方式而定)。
若得到的數值小於突變率，則進行動作，反之則否 (筆者較常將突變率設為 0.1)，以下將以圖示說明三種突變方式：
1) 單點突變：在基因字串中隨機選一突變點。同時隨機產生突變機率數值(介於 0 與 1 之間)，若此數值小於突變率，則將該突變位元進行 0 與 1 互換。
2) 全基因突變：基因字串的每一個位元均視為突變點。針對每一位元均產生一亂數值(介於 0 與 1 之間)，若此數值小於突變率，則將該位元進行 0 與 1 互換 。
3) 字罩突變：隨機產生長度與基因碼相同的 0、1 字串 (此即字罩)，字罩中為 1 的字元就是突變點。針對每一突變點均產生一亂數值(介於 0 與 1 之間)，若此數值小於突變率，則將該位元進行 0 與 1 互換。
完成突變過程後，即得該世代的正式成員，而後再重複 複製、交配、突變 來產生下一世代。當發現某世代的最適函數值(Fitness Function Value)不再變動、或已到達原先設定要產生的世代數目，則停止作業，找出最後一世代的最適函數值最大者即為答案。
