First, we look at the benefit of du

First, we look at the benefit of duplicate avoidance based on phenotypic characterization. As explained in Section 4.3, this is using the simplified phenotypic characterization based on the ranking of 100 artificial “jobs”. Based on this approximate equiva lence we eliminate all duplicate rules in a population before running any simulations to assess rule performances. These rules are replaced with new rules either created randomly (initial population), or, later on in a GP run, by using the mutation/crossover operators.

Kết quả (Việt) 1:

Trước tiên, chúng tôi xem xét các lợi ích của tránh trùng lặp dựa trên kiểu hình đặc tính. Như được diễn tả trong phần 4.3, điều này là sử dụng các đặc tính kiểu hình đơn giản hóa dựa trên bảng xếp hạng của 100 nhân tạo "công việc". Dựa trên này xấp xỉ equiva lence chúng ta loại bỏ tất cả các quy tắc trùng lặp trong một dân số trước khi chạy bất kỳ mô phỏng để đánh giá các quy tắc biểu diễn. Những quy tắc này sẽ được thay thế với các quy tắc mới hoặc là tạo ra một cách ngẫu nhiên (dân số ban đầu), hoặc, sau đó ở một bác sĩ gia đình chạy, bằng cách sử dụng các toán tử đột biến/crossover.

Kết quả (Việt) 2:

Đầu tiên, chúng ta nhìn vào những lợi ích của việc tránh trùng lặp dựa trên đặc tính kiểu hình. Như đã giải thích trong Phần 4.3, điều này là sử dụng các đặc tính kiểu hình đơn giản dựa trên các bảng xếp hạng 100 "công việc" nhân tạo. Dựa trên equiva gần đúng này bạo chúng tôi loại bỏ tất cả các quy tắc trùng lặp trong một dân số trước khi chạy bất kỳ mô phỏng để đánh giá màn trình diễn quy tắc. Những quy định này được thay thế bằng quy định mới hoặc tạo ra một cách ngẫu nhiên (dân số ban đầu), hoặc, sau đó trong chạy GP, bằng cách sử dụng các toán tử đột biến / crossover.