编写pytorch代码，定义CPSO优化算法，包括粒子数、最大迭代次数、惯性权重、学习因子、加速常数等参数，以及粒子的速度、位置、个体最优解、个体最优解的适应度值、全局最优解和全局最优解的适应度值等变量。

以下是一个简单的用Pytorch实现CPSO算法的代码，其中包括了粒子数、最大迭代次数、惯性权重、学习因子、加速常数等参数，以及粒子的速度、位置、个体最优解、个体最优解的适应度值、全局最优解和全局最优解的适应度值等变量：

import torch
from torch.autograd import Variable
import random

# 定义适应度函数
def fitness_func(x):
    return torch.sum(x**2)

# 定义CPSO算法的类
class CPSO:
    def __init__(self, dim, n, max_iter, w, c1, c2):
        self.dim = dim  # 粒子的维度
        self.n = n  # 粒子数
        self.max_iter = max_iter  # 最大迭代次数
        self.w = w  # 惯性权重
        self.c1 = c1  # 学习因子1
        self.c2 = c2  # 学习因子2
        self.x = Variable(torch.rand(n, dim), requires_grad=True)  # 粒子的位置
        self.v = Variable(torch.rand(n, dim), requires_grad=True)  # 粒子的速度
        self.pbest = self.x.clone()  # 个体最优解
        self.gbest = None  # 全局最优解
        self.pbest_fit = fitness_func(self.pbest)  # 个体最优解的适应度值
        self.gbest_fit = None  # 全局最优解的适应度值

    # CPSO算法的优化过程
    def optimize(self):
        for i in range(self.max_iter):
            r1 = Variable(torch.rand(self.n, self.dim), requires_grad=True)
            r2 = Variable(torch.rand(self.n, self.dim), requires_grad=True)
            self.v = self.w*self.v + self.c1*r1*(self.pbest-self.x) + self.c2*r2*(self.gbest-self.x)
            self.x = self.x + self.v
            fit = fitness_func(self.x)
            for j in range(self.n):
                if fit[j] < self.pbest_fit[j]:
                    self.pbest[j] = self.x[j]
                    self.pbest_fit[j] = fit[j]
            if self.gbest_fit is None or torch.min(fit) < self.gbest_fit:
                self.gbest, self.gbest_fit = self.x[torch.argmin(fit)], torch.min(fit)

# 测试CPSO算法
if __name__ == '__main__':
    dim = 2
    n = 20
    max_iter = 100
    w = 0.8
    c1 = 2.0
    c2 = 2.0
    cpso = CPSO(dim, n, max_iter, w, c1, c2)
    cpso.optimize()
    print(cpso.gbest)
    print(cpso.gbest_fit)

在这个例子中，我们定义了一个二维的粒子群，粒子数为20，最大迭代次数为100，惯性权重为0.8，学习因子为2.0，加速常数也为2.0。适应度函数为所有维度上的平方和。在测试的时候，我们输出了最终的全局最优解和全局最优解的适应度值。