本文研究了基于幂律分布的遗传算法在优化跳函数方面的应用，分析了NSGA-II算法在适当人口规模下的效率，特别是在解决OneMinMax和OneJumpZeroJump问题时的评估复杂度。此外，探讨了多核学习的Rademacher复杂度、KRR和KKMC的核函数评估下限，以及基于数据复杂度的新学习算法的误差界限，提出了高维跳跃函数的优化算法和自适应进化算法的运行时间分析。