现在已经有方差的值，需要一段逆方差加权求和的适应度函数的代码

以下是一段实现逆方差加权求和适应度函数的示例代码：

import numpy as np

def fitness_function(population, variance):
    """
    Calculate fitness score for each individual in population using inverse variance weighting
    """
    fitness_scores = []
    for individual in population:
        # Calculate sum of inverse variance weighted individual values
        weighted_sum = 0
        for i in range(len(individual)):
            weighted_sum += individual[i] / variance[i]
        # Calculate fitness score using inverse of weighted sum
        fitness = 1 / weighted_sum
        fitness_scores.append(fitness)
    return np.array(fitness_scores)

在这段代码中，我们首先定义了一个名为 `fitness_function` 的函数，它接受两个参数：`population` 和 `variance`。`population` 是一个二维数组，表示群体中的所有个体。`variance` 是一个一维数组，表示每个个体属性的方差值。

函数使用逆方差加权求和来计算每个个体的适应度分数。对于每个个体，我们首先计算其所有属性值的逆方差加权和，然后使用该和的倒数作为适应度分数。最后，将所有适应度分数存储在一个 numpy 数组中并返回。

注意：这只是一个示例实现，具体的逆方差加权求和适应度函数应该根据具体的应用场景进行定制。