Fuzzyотличные алгоритмы, прекрасно действуют, зачастую очень быстро помогают найти подходящее решение там, где другими методами его найти невозможно или крайне сложно. Но есть и ограничения:
1) решение не будет точным, а лишь с какой-то степенью приближенности,
2) время на поиск решения не фиксирован и сложно понять, когда останавливать вычисления,
3) каждый старт даст свое решение,
4) для применения ГА необходимо, чтобы решение можно было представить в виде набора чисел, причем любой набор случайных чисел должен иметь смысл. Не всегда это легко.

Основная область применения ГА - задачи дискретной оптимизации, например NP-полные задачи.
Всевозможные комбинаторные задачи. В некоторых случаях эволюционные методы (к которым относятся ГА) являются единственными, с помощью которых можно в разумные сроки решить задачу.

Небольшие дополнения к ограничениям:
1. На тех задачах, где хорошо работают ГА, обычно ни онид метод не дает точного решения.
2. Автор совершенно прав, критерии останова работы в каждой задаче приходится подбирать.
3. Не совсем верно. Все зависит от области решений, например от количества локальных оптимумов и их взаимного расположения. Кроме того есть методы усиления сходимости ГА.
4. Также не совсем верно. Есть понятие жизнеспособности особи: если набор числел (особь) не имеет смысл, то особь умирает сразу же.

Вобщем, ГА замечательно работают, в следующих задачах:
1. Задача о ранце (портфеле, и.т.д): оптимальная укладка, составление оптимального портфеля и т.д.
2. Задачи на графах, в случаях, если размерность графов очень велика.