The population is then evolved usin

The population is then evolved using traditional GP evolutionary operators (see Fig.6). As it can be observed in Fig.7), the heuristic template takes a scoring function as a parameter. Therefore, the fitness value of a specific scoring function can then be obtained by solving all instances using the template parametrized by this same scoring function. The sum of all objective values obtained on the training set (see Fig.8) becomes the fitness value of the scoring function and measure its abilities to solve the training instances.

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然后使用传统的GP进化算子对种群进行进化（见图6）。从图7中可以看出，启发式模板将评分功能作为参数。因此，可以通过使用由该相同评分功能参数化的模板求解所有实例，从而获得特定评分功能的适合度值。在训练集上获得的所有目标值的总和（见图8）成为评分函数的适应度值，并衡量其解决训练实例的能力。

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然后，使用传统的GP进化运算符进化种群（见图6）。如图 7 所示，启发式模板将评分函数作为参数。因此，可以使用同一评分函数的参数化模板求解所有实例，从而获得特定评分函数的适合值。在训练集上获得的所有目标值的总和（见图8）成为评分函数的健身值，并测量其求解训练实例的能力。

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然后使用传统的GP进化算子对种群进行进化（见图6）。如图7所示），启发式模板以评分函数为参数。因此，通过使用由该评分函数参数化的模板求解所有实例，可以获得特定评分函数的适应度值。在训练集上获得的所有目标值之和（见图8）成为评分函数的适应值，并衡量其解决训练实例的能力。<br>

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