基于DEAP的遗传编程系列教程

本系列教程主要介绍如何基于DEAP实现一些流行的遗传编程概念，包括：

• 单树GP
• 多树GP
• 多目标GP
• 集成学习
• 启发式算法生成

上述概念通过以下示例实现：

1. 基于单树GP的符号回归（Symbolic Regression）
2. 基于多树GP的特征工程（Feature Construction）
3. 基于多目标GP的符号回归 （Multi-Objective Symbolic Regression）
4. 基于GP的集成学习（Ensemble Learning）
5. 基于GP的旅行商问题规则生成（TSP）
6. 为什么使用GP而不是神经网络？（Feature Construction）
7. 基于GP自动设计优化算法
8. 基于不同算子集的多树GP

同时，本教程包含了一些工程技巧：

1. 基于Numpy实现向量化加速
2. 基于PyTorch实现GPU加速
3. 基于手动编写编译器实现加速
4. 基于Numba实现Lexicase Selection加速
5. 基于多进程实现异步并行评估
6. 基于sklearn接口的Numpy加速符号回归

此外，DEAP还有一些注意事项：

1. VarAnd和VarOr算子的使用注意事项
2. Crossover算子的注意事项
3. Lexicase Selection算子的注意事项