DEAP（DistributedEvolutionaryAlgorithmsinPython）是一个强大的进化计算框架，专门用于快速原型设计和算法测试。它支持多种进化算法，包括遗传算法、遗传编程、粒子群优化等，适用于解决优化和机器学习问题。DEAP的主要特点包括：-**灵活性**：允许自定义个体表示、适应度函数和进化操作。-**并行计算**：支持多进程和分布式计算，加速优化过程。-**丰富的工具**：提供统计记录、日志记录和可视化支持，便于分析实验结果。使用DEAP时，建议先熟悉其核心概念，如个体（Individual）、种群（Population）、适应度（Fitness）和进化操作（Crossover/Mutation/Selection）。通过调整参数和算子，可以优化算法性能，适用于各类优化任务。
