T hans papper tar upp problemet med att helt rekonstruera deterministiska monoton Booleska funktioner via medlemskap frågor. Den minsta genomsnittliga frågekomplexiteten garanteras genom rekursion, där delvis beställda uppsättningar (positioner) utgör de överlappande underproblemen. För problem med upp till 4 variabler sammanfattas posternas optimala förhållanden i form av ett utvärderingskriterium. Det utvärderingskriteriet utvidgar den beräkningsmässiga genomförbarheten till att omfatta problem som omfattar upp till cirka 20 variabler. En ram för objektiv genomsnittlig falljämförelse av monoton Booleska funktion inference algoritmer utvecklas med hjälp av ojämlika sannolikhetsprovtagning. De objektiva empiriska resultaten visar att ett genomförande av subrutinen som betraktas som en standard i litteraturen utför nästan dubbelt så många frågor som det utvärderingskriteriet i genomsnitt. Det bör också noteras att den första algoritm som någonsin utformats för detta problem utfördes konsekvent inom två procentenheter av utvärderingskriteriet. Som sådan, det råder, överlägset, som den mest effektiva av de många redan existerande algoritmer.
Torvik och Triantaphyllou REF överväger problemet med att lära monotona Booleska funktioner
Minimizing the Average Query Complexity of Learning Monotone Boolean Functions
{'venue': 'INFORMS J. Comput.', 'journal': 'INFORMS J. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}