在并行化遗传算法中，适应度函数是用来评估个体在解决问题中的适应程度的函数。适应度函数的具体实现取决于问题的性质和目标。

下面是一个简单的示例，展示如何在Python中实现一个并行化遗传算法的适应度函数。

import multiprocessing

def fitness_function(individual):
    # 计算个体的适应度
    fitness = 0
    for i in range(len(individual)):
        fitness += individual[i] * individual[i]
    return fitness

def parallel_fitness_function(population):
    # 使用多进程并行计算适应度函数
    pool = multiprocessing.Pool()
    fitness = pool.map(fitness_function, population)
    pool.close()
    pool.join()
    return fitness

# 测试代码
population = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
fitness = parallel_fitness_function(population)
print(fitness)

在上面的示例中，fitness_function是一个计算个体适应度的函数。它接受一个个体作为参数，并返回一个适应度值。

parallel_fitness_function函数使用multiprocessing.Pool来创建一个进程池，然后使用map方法在多个进程中并行地计算每个个体的适应度。最后，它返回一个包含适应度值的列表。

在测试代码中，我们使用一个简单的种群作为示例，并调用parallel_fitness_function来计算种群中每个个体的适应度。最后，我们打印出适应度值。

请注意，上面的示例仅展示了在Python中实现并行化适应度函数的基本方法。具体实现可能因问题的性质和计算资源的限制而有所不同。