El rendimiento de los algoritmos evolutivos en el espacio real se evalúa mediante medidas locales como la probabilidad de éxito y el progreso esperado. En paisajes de alta dimensión, la mayoría de los algoritmos se basan en la distribución multivariante normal, fácil de ensamblar a partir de componentes independientes e idénticamente distribuidos. Este documento analiza una distribución diferente, también esférica, pero con componentes dependientes y soporte compacto: uniforme en la esfera. Bajo una configuración simple de los parámetros, se comparan dos algoritmos en una función de aptitud cuadrática. Se demuestra que la probabilidad de éxito y el progreso esperado del algoritmo con distribución uniforme dominan a sus contrapartes de mutación normal en orden.