V tomto případě optimalizační nástroj potřeboval zhruba šest generací, než začal nacházet řešení blížící se k optimu.
Ve funkci je sčítána celková ujetá vzdálenost vláčků s penalizací za včasné nedovezení dílů na jednotlivá vykládací místa a dále je přičteno penále za fyzické nedodání některých dílů na požadovanou linku. K optimalizaci byl v tomto případě použit genetický algoritmus v simulačním nástroji Plant Simulation. Na následujícím grafu je patrný vývoj vypočtené hodnoty účelové funkce (fitness) u jednotlivých provedených simulací. Optimalizace byla nastavena tak, že výpočet probíhá pro dvacet následných generací. V rámci jedné generace vznikne padesát nových potomků odvozených od svých rodičů. V tomto případě optimalizační nástroj potřeboval zhruba šest generací, než začal nacházet řešení blížící se k optimu. Dále je zde patrná skutečnost, že v jednotlivých generacích vznikají také v důsledku mutace nepříliš povedení potomci s vyšší hodnotou fitness, přičemž obecnou snahou je minimalizace hodnoty fitness jedince. Tento typ algoritmu dělá mutace záměrně, aby zkusil i jiná nastavení, která by ho mohla vést k lepšímu řešení.