본 논문은 기존의 move-acceptance hyper-heuristic 알고리즘을 개선하여 다양한 벤치마크 함수에서 향상된 성능을 보이는 두 가지 수정된 알고리즘을 제안합니다. 첫 번째 수정은 only-improving 및 any-move acceptance 연산자 선택 과정에 단순한 2-상태 마르코프 체인을 도입하여 Jump$_m$ 함수의 실행 시간을 $\Omega(n^{2m-1})$에서 $O(n^{m+1})$로 감소시킵니다. 두 번째 수정은 any-move acceptance 연산자를 오직 악화만 허용하는 연산자로 대체하는 것으로, 반직관적이지만 Jump 함수의 실행 시간을 갭 크기와 무관하게 $O(n^3 \log n)$으로 줄이는 효과를 보입니다. 새롭게 제안하는 SEQOPT$_k$ 벤치마크 클래스(여러 개의 연속적인 지역 최적점을 갖는 함수들의 클래스)에 대해서는 $O(n^{k+1} \log n)$의 실행 시간을 보장하는 것을 증명합니다. SEQOPT$_k$ 클래스는 Jump$_m$ 및 Cliff$_d$ 함수를 포함합니다.
