编写pytorch代码，定义适应度函数，要求：利用训练集的预测误差当作每个粒子的适应度值，根据粒子的适应度值，选择最优的粒子作为当前的全局最优解，以及每个粒子自身的局部最优解，根据全局最优解和局部最优解，更新每个粒子的速度和位置，使用更新后的参数来更新LSTM模型的权重和偏置，计算更新后的LSTM模型在训练集上的误差，并更新全局最优解和局部最优解，根据收敛条件是否满足，决定是否继续迭代，如果迭代次数达到预设值或误差已经足够小，则停止迭代，并返回最优的LSTM模型参数

以下是一个简单的示例代码，实现了一个适应度函数，使用训练集的预测误差作为每个粒子的适应度值，并根据粒子的适应度值选择最优的粒子作为当前的全局最优解，以及每个粒子自身的局部最优解，更新每个粒子的速度和位置，使用更新后的参数来更新LSTM模型的权重和偏置，计算更新后的LSTM模型在训练集上的误差，并更新全局最优解和局部最优解，根据收敛条件是否满足，决定是否继续迭代，如果迭代次数达到预设值或误差已经足够小，则停止迭代，并返回最优的LSTM模型参数。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 定义LSTMAttention模型
class LSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(LSTMAttention, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim, 1)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, x):
        output, (h_n, c_n) = self.lstm(x)
        attention_weights = torch.softmax(self.attention(output), dim=1)
        context_vector = torch.sum(attention_weights * output, dim=1)
        output = self.fc(context_vector)
        return output

# 定义适应度函数
def fitness_function(model, train_loader):
    criterion = nn.MSELoss()
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        total_loss = 0.0
        for inputs, targets in train_loader:
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            total_loss += loss.item()
        avg_loss = total_loss / len(train_loader)
    return avg_loss

# 定义PSO算法
def pso(model, train_loader, num_particles, inertia_weight, cognitive_weight, social_weight, max_iterations, convergence_tolerance):
    # 初始化粒子群
    particle_positions = []
    particle_velocities = []
    particle_best_positions = []
    particle_best_fitnesses = []
    global_best_position = None
    global_best_fitness = float('inf')
    for i in range(num_particles):
        particle_position = model.state_dict()
        particle_positions.append(particle_position)
        particle_velocity = {}
        for name, param in model.named_parameters():
            velocity = torch.randn(param.shape)
            particle_velocity[name] = velocity
        particle_velocities.append(particle_velocity)
        particle_best_positions.append(particle_position)
        particle_best_fitnesses.append(float('inf'))
    # 迭代优化
    for iter in range(max_iterations):
        for i in range(num_particles):
            # 更新粒子速度和位置
            for name, velocity in particle_velocities[i].items():
                rp = np.random.rand(*velocity.shape)
                rg = np.random.rand(*velocity.shape)
                particle_velocity[name] = (inertia_weight * velocity 
                                           + cognitive_weight * rp * (particle_best_positions[i][name] - particle_positions[i][name]) 
                                           + social_weight * rg * (global_best_position[name] - particle_positions[i][name]))
                particle_positions[i][name] += particle_velocity[name]
            # 更新模型参数
            model.load_state_dict(particle_positions[i])
            # 计算适应度值
            fitness = fitness_function(model, train_loader)
            # 更新局部最优解
            if fitness < particle_best_fitnesses[i]:
                particle_best_positions[i] = particle_positions[i]
                particle_best_fitnesses[i] = fitness
            # 更新全局最优解
            if fitness < global_best_fitness:
                global_best_position = particle_positions[i]
                global_best_fitness = fitness
        # 判断是否收敛
        if global_best_fitness < convergence_tolerance:
            break
    # 返回最优的LSTM模型参数
    return global_best_position

需要注意的是，以上代码仅为示例代码，实际使用时需要根据具体问题进行一些调整和改进。