PyhtonによるAttributeErrorについてです

前提・実現したいこと

Pythonによる遺伝的アルゴリズムを使ったOneMax問題プログラムを参考書を見ながら打ち込んだのですが、以下のエラーが発生してしましす。
原因は、ToolBoxオブジェクトにIndividualがないということらしいのですが、どう改善したらよいのでしょうか？

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-6818f7387b43> in <module>
     21 toolbox.register("Individual",tools.initRepeat,creator.Individual,toolbox.attr_bool,num_bits)
     22           
---> 23 toolbox.register("population",tools.initRepeat,list,toolbox.individual)  
     24 toolbox.register("evaluate",eval_func)  
     25 toolbox.register("mate",tools.cxTwoPoint)  

AttributeError: 'Toolbox' object has no attribute 'individual'

該当のソースコード

Python
1import random
2from deap import base,creator, tools
3random.seed(7)
4num_bits = 75
5
6
7#----適応度関数(1を75個生成し、そのうち４５個を１にすることが目標)----
8def eval_func(individual):
9    target_sum = 45
10    return(len(individual) - abs(sum(individual) - target_sum),)
11
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13#----適応度関数や個体群（遺伝子）を管理するためのオブジェクト生成----
14creator.create("FitnessMax",base.Fitness,weight=(1.0,))  
15creator.create("Individual",list,fitness=creator.FitnessMax) 
16
17
18#----toolboxを作成し、関数を定義しながら格納する----
19toolbox = base.Toolbox()  
20toolbox.register("attr_bool",random.randint,0,1)  
21toolbox.register("Individual",tools.initRepeat,creator.Individual,toolbox.attr_bool,num_bits)
22             
23toolbox.register("population",tools.initRepeat,list,toolbox.individual)  
24toolbox.register("evaluate",eval_func)  
25toolbox.register("mate",tools.cxTwoPoint)  #交叉
26toolbox.register("mutate",tools.mutFlipBit,indpb=0.05)  
27toolbox.register("select",tools.selTournament,tournsize=3)  
28
29
30#----初期個体生成----
31population = toolbox.population(n=500)  
32probab_crossing,probab_mutating = 0.5,0.2  
33num_generations = 60  
34
35
36#----個体評価----
37print('\n評価開始')
38fitnesses = list(map(toolbox.evaluate,population))  
39for ind,fit in zip(population , fitnesses):
40    ind.fitness.values = fit  
41    
42print('\n評価済み個体 : ',len(population))
43for g in range(num_generations):
44    print('\n======第' , g , '世代======')
45    
46    
47#----新世代作成----
48offspring = toolbox.select(population,len(population))  
49offspring = list(map(toolbox.clone,offspring))  
50
51
52#----交叉----
53for child1,child2 in zip(offspring[::2],offspring[1::2]):
54    if random.random() < probab_crossing:
55        toolbox.mate(child1,child2)
56        #適応度をリセットする
57        del child1.fitness.values
58        del child2.fitness.values
59        
60
61#----突然変異----    
62for mutant in offspring:
63    if random.random() < probab_mutating:
64        toolbox.mutate(mutant)
65        del mutant.fitness.values
66        
67
68#----リセットされた個体を再評価----
69invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
70fitnesses = map(toolbox.evaluate,invalid_ind)
71for ind , fit in zip(invalid_ind,fitnesses):
72    ind.fitness.values = fit
73    
74print('Evaluated',len(invalid_ind),'individuals')
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76
77#----新世代に置き換える----
78population[:] = offspring
79
80
81#----進捗を表示----
82fits = [ind.fitness.values[0] for ind in population]
83length = len(poplulation)
84mean = sum(fits) / length
85sum2 = sum(x*x for x in fits)
86std = abs(sum2 / length - mean**2)**0.5
87print('最小 = ', min(fits),' , 最大 = ',max(fits))
88print('平均 = ',round(mean,2),' , 標準偏差 = ',round(std,2))
89
90
91#----最終出力----
92print('\n======最終評価======')
93best_ind = tools.selBest(population,1)[0]
94print('\n最大となるのは : \n',best_ind)
95print('\n１の個数 : ',sum(best_ind))