安装DEAP

使用pip安装DEAP：

```

pip install deap

```

确保你的pip是最新版本，以便安装最新版的DEAP。

准备数据

将Excel工作表中的数据整理为产出项、投入项和要素价格，并按照这些类别排列。

将Excel工作表另存为新的文件，文件类型选择“格式化文字（空白分隔）”，并命名为“数字或英文字母”。

将保存的文件另存为dta格式，并确保文件保存在DEAP资料夹中。

编写代码

导入所需的模块：

```python

from deap import base, creator, tools, algorithms

import random

```

定义适应度类和个体类：

```python

creator.create（"FitnessMin", base.Fitness, weights=（-1.0,））

creator.create（"Individual", list, fitness=creator.FitnessMin）

```

初始化工具箱：

```python

toolbox = base.Toolbox（）

```

注册遗传算子，如选择、交叉和变异：

```python

toolbox.register（"attr_int", random.randint, 0, 2）

toolbox.register（"individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_int, n=10）

toolbox.register（"population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual）

toolbox.register（"mate", tools.cxTwoPoint）

toolbox.register（"mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05）

toolbox.register（"select", tools.selTournament, tournsize=3）

```

运行算法

创建初始种群：

```python

pop = toolbox.population（n=50）

```

定义评估函数：

```python

def evalFunc（individual）:

return sum（individual）,

```

运行遗传算法：

```python

hof = tools.HallOfFame（1）

stats = tools.Statistics（lambda ind: ind.fitness.values）

stats.register（"avg", np.mean）

stats.register（"min", np.min）

stats.register（"max", np.max）

pop, log = algorithms.eaSimple（pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=10, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True）

```

查看结果

算法运行结束后，可以在DEAP资料夹中找到生成的文件，查看运算结果。

建议

确保你的Python环境已经安装了所有必要的依赖库，如numpy。

在编写代码时，仔细检查每个步骤的语法和逻辑，确保代码能够正确运行。

可以参考DEAP的官方文档和示例代码，以获得更多关于如何使用DEAP的详细信息和最佳实践。