编写pytorch代码，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，并在验证集上评估模型性能的方法来计算适应度函数

为了计算适应度函数，我们需要定义一个模型，并在特征训练集和标签训练集上训练该模型。首先，我们需要读取 X_train.csv 和 y_train.csv 文件，并将它们转换为 PyTorch 张量。这可以通过以下代码实现：

import pandas as pd
import torch

# 读取特征训练集和标签训练集
X_train = pd.read_csv('X_train.csv')
y_train = pd.read_csv('y_train.csv')

# 将数据转换为 PyTorch 张量
X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values).float()
y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values).float()

接下来，我们可以定义一个简单的神经网络模型来训练数据。例如，以下代码定义了一个具有两个隐藏层的多层感知机模型：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 10)
        self.fc3 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

在这个例子中，我们使用了三个全连接层，它们分别具有 20 个、10 个和 1 个神经元。在正向传播过程中，我们使用了 ReLU 激活函数来增加模型的非线性能力。输出层使用线性激活函数，因为这是一个回归问题。

接下来，我们需要定义一个损失函数和一个优化器。在这个例子中，我们可以使用均方误差损失函数和随机梯度下降优化器。以下是代码：

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

最后，我们可以在训练集上训练模型，并在验证集上计算模型的性能。以下是代码：

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(X_train_tensor)
    loss = criterion(outputs, y_train_tensor)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 在验证集上评估模型性能
X_val = pd.read_csv('X_val.csv')
y_val = pd.read_csv('y_val.csv')
X_val_tensor = torch.tensor(X_val.values).float()
y_val_tensor = torch.tensor(y_val.values).float()

with torch.no_grad():
    outputs = model(X_val_tensor)
    loss = criterion(outputs, y_val_tensor)
    fitness = 1 / loss.item()  # 计算适应度函数

在这个例子中，我们使用了一个简单的循环来训练模型。我们迭代了 num_epochs 次，并在每次迭代中计算损失函数并执行反向传播。最后，我们计算了在验证集上的损失函数，并将其转换为适应度函数。适应度函数越高，代表模型性能越好。