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-实验篇（自动生成北极狐算法）
8. 基于GP自动设计优化算法-理论证明篇（自动生成北极狐算法）
9. 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

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