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Evolutionary concept learning in First Order Logic: An overview

机译：一阶逻辑中的进化概念学习：概述

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This paper presents an overview of evolutionary approaches to Inductive Logic Programming (ILP). After a short description of the two popular ILP systems FOIL and Progol, we focus on methods based on evolutionary algorithms (EAs). Six systems are described and compared by means of the following aspects: search strategy, representation, hypothesis evaluation, search operators and biases adopted for limiting the hypothesis space. We discuss possible advantages and drawbacks related to the specific features of the systems along these aspects. Issues concerning the relative performance and efficiency of the systems are addressed.
机译：本文概述了归纳逻辑编程（ILP）的进化方法。在对两种流行的ILP系统FOIL和Progol进行简短描述之后，我们将重点介绍基于进化算法（EA）的方法。通过以下几个方面对六个系统进行了描述和比较：搜索策略，表示形式，假设评估，搜索算符和用于限制假设空间的偏差。我们沿着这些方面讨论与系统的特定功能有关的可能的优缺点。解决了与系统的相对性能和效率有关的问题。

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