为什么DEAP2.1软件计算出来的效率小于0.1?
一共40多个决策单元，大部分都很低，在0.1左右，但只有个别年是这种情况，其他年均正常，有没有人解答一下呀😭
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
DEAP（分布式进化算法库）是一种用于遗传算法的工具包，它可以帮助你设计和实现你自己的遗传算法。在DEAP中，效率通常是指一个个体被选择作为父代进行繁殖的概率。这个概率被称为"适应性得分"，它是根据一个个体的适应度函数计算出来的。
如果你发现DEAP计算出的效率小于0.1，可能有以下几种原因：
你的适应度函数可能没有正确定义。在DEAP中，你需要为每个决策单元定义一个适应度函数，以便DEAP可以计算每个个体的适应度。如果适应度函数没有正确定义，那么计算出的效率可能会低于预期。
你的遗传算法参数可能没有设置正确。例如，你可能需要调整交叉率、突变率或种群大小等参数，以获得更好的结果。
你可能遇到了局部最优解。在某些情况下，遗传算法可能会陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。这可能是由于你的适应度函数设计不合理，或者遗传算法参数设置不合适。
你的数据可能存在问题。如果你的数据质量不高，那么遗传算法可能无法得到有效的结果。
建议你检查一下以上几点，看看是否能找出问题所在。
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢