用matlab2018a写一个粒子群优化代码要求如下：T是关于变量a,b的传递函数(12+11as)/(24a+19bs+12s^2)阶跃响应的上升时间，Y是关于变量a,b的传递函数(12+11as)/(24a+19bs+12s^2)阶跃响应的稳定时间，P是关于变量a,b的传递函数(12+11as)/(24a+19b*s+12s^2)阶跃响应的的反调功率，求变量a,b的最优解，使得(T+Y+P)的值最小

下面是一个简单的粒子群优化算法代码实现，可以用于求解题目中所述的最优解。注意，本代码实现只是一个基础版的粒子群优化算法，可能需要根据实际情况进行改进和优化。

function [best_pos, best_val] = pso()
% 粒子群优化算法
    % 初始化参数
    n_particles = 20; % 粒子数量
    n_iterations = 50; % 迭代次数
    w = 0.729; % 惯性因子
    c1 = 1.49445; % 学习因子1
    c2 = 1.49445; % 学习因子2
    lb = [0, 0]; % 变量下界
    ub = [1, 1]; % 变量上界
    vel_max = (ub - lb) * 0.1; % 速度上限
    vel_min = -vel_max; % 速度下限
    
    % 初始化粒子位置和速度
    pos = repmat(lb, n_particles, 1) + rand(n_particles, 2) .* repmat(ub - lb, n_particles, 1);
    vel = vel_min + rand(n_particles, 2) .* (vel_max - vel_min);
    pbest_pos = pos;
    pbest_val = inf(n_particles, 1);
    gbest_val = inf;
    
    % 开始迭代
    for i = 1:n_iterations
        % 计算适应度值
        fit_val = zeros(n_particles, 1);
        for j = 1:n_particles
            fit_val(j) = fitness(pos(j,:));
            if fit_val(j) < pbest_val(j)
                pbest_val(j) = fit_val(j);
                pbest_pos(j,:) = pos(j,:);
            end
            if fit_val(j) < gbest_val
                gbest_val = fit_val(j);
                best_pos = pos(j,:);
            end
        end
        
        % 更新粒子速度和位置
        for j = 1:n_particles
            vel(j,:) = w * vel(j,:) + c1 * rand(1,2) .* (pbest_pos(j,:) - pos(j,:)) + c2 * rand(1,2) .* (best_pos - pos(j,:));
            vel(j,:) = min(max(vel(j,:), vel_min), vel_max);
            pos(j,:) = pos(j,:) + vel(j,:);
            pos(j,:) = min(max(pos(j,:), lb), ub);
        end
        
        % 输出当前迭代结果
        fprintf('Iteration %d: Best Fitness Value = %f\n', i, gbest_val);
    end
    
    % 返回最优解和最优适应度值
    best_val = gbest_val;
end

function f = fitness(x)
% 计算适应度值
    a = x(1);
    b = x(2);
    T = get_T(a, b);
    Y = get_Y(a, b);
    P = get_P(a, b);
    f = T + Y + P;
end

function T = get_T(a, b)
% 计算T值
    s = tf('s');
    G = (12 + 11*a*s) / (24*a + 19*b*s + 12*s^2);
    step_info = stepinfo(G);
    T = step_info.RiseTime;
end

function Y = get_Y(a, b)
% 计算Y值
    s = tf('s');
    G = (12 + 11*a*s) / (24*a + 19*b*s + 12*s^2);
    step_info = stepinfo(G);
    Y = step_info.SettlingTime;
end

function P = get_P(a, b)
% 计算P值
    s = tf('s');
    G = (12 + 11*a*s) / (24*a + 19*b*s + 12*s^2);
    P = -10*log10(abs(evalfr(G, 1i)));
end

代码中用到了三个子函数 `get_T`、`get_Y` 和 `get_P`，分别用于计算传递函数的阶跃响应的上升时间、稳定时间和反调功率。

在命令窗口中运行 `pso` 函数即可得到最优解和最优适应度值。