DEAP库的`evaluate`方法应该如何正确传参？

DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）库的`evaluate`方法通常用于评估遗传算法中的个体。这个方法的原型可能类似于：

def evaluate(individual, *args, **kwargs):
    # 这里 individual 是一个解（solution），*args 和 **kwargs 可能包含了外部环境的数据，如历史数据（crop_history）和时间步（year）
    
    # 根据您的应用，您可能需要在这个函数中计算个体的适应度值，基于输入的个体、历史数据和年份等
    # 例如，假设您的适应度函数依赖于产量和成本
    yield fitness, individual.get_yield(year), individual.get_cost(crop_history)

当调用`toolbox.evaluate(individuals, year, crop_history)`时，`individuals`是一组待评估的个体，`year`是当前的时间步，`crop_history`则是历史作物信息。这里的`yield`关键字返回的是一个生成器表达式，每一步都会返回一个包含适应度值和个体的信息元组。

注意，`*args`和`**kwargs`允许您接受不定数量的位置参数和关键字参数，这使得`evaluate`函数可以处理多种情况，包括上述示例中提到的历史数据和时间步。