DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）是一个用于编写和执行进化算法的Python框架。在DEAP中，锦标赛选择是一种常用的选择算子，它通过从种群中随机选择一定数量的个体，并选择其中拥有最佳适应度值的个体。

在进行锦标赛选择时，有时可能会出现交叉和重复选择相同个体的情况。为了避免这种情况，可以使用以下方法：

1. 使用Python的集合（set）数据结构来存储已选择的个体。集合是一种无序且不重复的数据结构，可以有效地检查个体是否已被选择。

from deap import tools

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("select", tools.selTournament, k=2, tournsize=3)

def tournament_select(population):
    selected = set()
    selected_individuals = []

    while len(selected) < len(population):
        offspring = toolbox.select(population)
        for ind in offspring:
            if ind not in selected:
                selected.add(ind)
                selected_individuals.append(ind)
                break

    return selected_individuals

在上述代码中，我们首先创建了一个空集合selected来存储已选择的个体，并创建了一个空列表selected_individuals来存储选出的个体。然后，我们使用DEAP中的selTournament选择算子创建了一个锦标赛选择的工具。在tournament_select函数中，我们循环选择个体，直到选出与种群大小相同数量的个体。在每次选择中，我们使用if ind not in selected来检查个体是否已被选择，如果是，则将其添加到selected集合中，并将其添加到selected_individuals列表中。

2. 使用DEAP的Unique修饰器来确保个体不会被重复选择。

from deap import tools

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("select", tools.selTournament, k=2, tournsize=3)
toolbox.decorate("select", tools.Unique())

def tournament_select(population):
    selected_individuals = toolbox.select(population)
    return selected_individuals

在上述代码中，我们使用DEAP的decorate函数来对选择算子进行修饰。通过使用tools.Unique()修饰器，可以确保已选择的个体不会重复。

无论使用哪种方法，都可以避免交叉和重复选择相同个体的问题。您可以根据自己的需求选择其中一种方法来实现。