在人工蜂群算法中，我想要加入惩罚约束，我应该怎么添加，并请你给出一段基于matlab的示例代码

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法，它包含工蜂、雄蜂和蜂王三个角色。如果你想在这个算法中加入惩罚约束，你可以考虑在食物源的选择和更新过程中引入惩罚机制，比如对于不符合目标函数条件的解给予较高的“蜜源”评价。

以下是一个简单的基于Matlab的示例代码，假设我们有一个线性函数作为目标函数，同时有一些硬性约束：

function [fitness, solution] = abc_with_penalty(population, n_employed, n_onlooker, max_iterations, lb, ub, objective_func, constraints)
% population: 蜂巢初始位置矩阵
% n_employed: 工蜂的数量
% n_onlooker: 观察蜂的数量
% max_iterations: 迭代次数
% lb: 下界
% ub: 上界
% objective_func: 目标函数
% constraints: 约束函数

% 初始化惩罚系数
penalty_coeff = 10; % 可自定义调整惩罚程度

% 设定约束检查函数
check_constraint = @(x) any(constraints(x));

% ABC核心算法
for iter = 1:max_iterations
    % 避免惩罚
    new_population = zeros(n_employed + n_onlooker, length(lb));
    
    % 工蜂阶段
    for i = 1:n_employed
        % 搜索新位置并计算适应度，如果有约束则加罚
        pos_new = move_worker(positions(i,:), lb, ub);
        fitness_new = objective_func(pos_new);
        
        if ~check_constraint(pos_new)
            fitness_new = fitness_new + penalty_coeff * norm([pos_new; ones(1, length(pos_new))]);
        end
        
        % 更新位置和适应度
        new_population(i,:) = pos_new;
        global_fitness(iter,i) = fitness_new; % 保存全局最优值
    end
    
    % 观察蜂阶段
    for j = 1:n_onlooker
        % 类似于工蜂搜索，同样考虑惩罚
        pos_new = observe_nurse(positions(n_employed+j,:), lb, ub);
        fitness_new = objective_func(pos_new);
        
        if ~check_constraint(pos_new)
            fitness_new = fitness_new + penalty_coeff * norm([pos_new; ones(1, length(pos_new))]);
        end
        
        % 更新位置
        new_population(n_employed+j,:) = pos_new;
    end
    
    % 选择和替换
    positions = replace_bees(new_population, global_fitness(iter,:), population, n_employed);
end

% 函数返回最终解决方案和其适应度
[fitness, solution] = min(global_fitness), new_population(find(global_fitness == min(global_fitness)), :);

% 辅助函数
function pos_new = move_worker(pos, lb, ub)
    % 添加你的移动策略
end

function pos_new = observe_nurse(pos, lb, ub)
    % 添加你的观察策略
end

% 更改部分
positions = ...; % 初始化蜂巢位置
global_fitness = zeros(max_iterations, n_employed+n_onlooker); % 保存每个迭代的适应度

% 添加对约束的检查和惩罚部分
if check_constraint(solution)
    disp('Solution violates constraints with penalty applied');
else
    disp(['Solution found: ', num2str(solution), ' Fitness: ', num2str(fitness)]);
end