Genom att utöka tidigare analyser av funktionsklasser som linjära funktioner analyserar vi hur den enkla (1+1) evolutionära algoritmen optimerar pseudobooleska funktioner som är strikt monotona. Tvärtemot vad man kan förvänta sig är inte alla dessa funktioner lätta att optimera. Valet av konstant c i mutationsannolikheten p(n) = c/n kan göra en avgörande skillnad. Vi visar att om c < 1, då (1+1) EA finner den optimala av varje sådan funktion i  till (n log n) iterationer. För c = 1, kan vi fortfarande bevisa en övre gräns för O(n 3/2 ). Men för c > 33, presenterar vi en strikt monoton funktion så att (1+1) EA med överväldigande sannolikhet inte hittar den optimala inom 2 iterationer. Detta är första gången som vi observerar att en konstant faktorförändring av mutationens sannolikhet förändrar körtiden med mer än konstanta faktorer.
En annan anledning till varför valet av mutationsannolikheten är långt ifrån löst är att även på en till synes lätt klass av funktioner en konstant faktor i mutationsfrekvensen kan ändra ett polynom förväntas körtid till en exponentiell en REF.
Optimizing Monotone Functions Can Be Difficult
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}