用python代码解决使用粒子群优化算法求解函数极值优化问题：f(x,y)=3 cos⁡〖(xy)+x+y^2 〗其中，x∈[-4,4], y∈[-4,4]。

感谢您的问题！以下是使用Python代码解决该函数极值优化问题的示例代码：

import numpy as np
import random

# 定义函数f(x, y) = 3cos(xy)xy^2
def f(x, y):
    return 3 * np.cos(x * y) * x * y ** 2

# 定义粒子群优化算法类
class PSO:
    def __init__(self, n, dim, iter_num, func):
        self.n = n # 粒子个数
        self.dim = dim # 粒子维度
        self.iter_num = iter_num # 迭代次数
        self.func = func # 优化函数

        # 初始化粒子的位置和速度
        self.x = np.random.uniform(-4, 4, (n, dim)) # 粒子位置
        self.v = np.random.uniform(-1, 1, (n, dim)) # 粒子速度

        # 记录历史最优位置和最优值
        self.pbest_x = self.x.copy() # 历史最优位置
        self.pbest_y = np.zeros((n,)) # 历史最优值
        for i in range(n):
            self.pbest_y[i] = self.func(*self.pbest_x[i])

        # 全局最优位置和最优值
        self.gbest_x = np.zeros((1, dim))
        self.gbest_y = np.inf

    def optimize(self):
        for t in range(self.iter_num):
            # 计算粒子的新速度和位置
            for i in range(self.n):
                r1, r2 = random.random(), random.random() # 随机数
                self.v[i] = 0.6 * self.v[i] + 0.1 * r1 * (self.pbest_x[i] - self.x[i]) + 0.1 * r2 * (self.gbest_x - self.x[i])
                self.x[i] = np.clip(self.x[i] + self.v[i], -4, 4)

                # 更新历史最优位置和最优值
                y = self.func(*self.x[i])
                if y < self.pbest_y[i]:
                    self.pbest_x[i] = self.x[i]
                    self.pbest_y[i] = y

                # 更新全局最优位置和最优值
                if y < self.gbest_y:
                    self.gbest_x = self.x[i]
                    self.gbest_y = y

        print("最优解：", self.gbest_x)
        print("最优值：", self.gbest_y)

# 使用粒子群优化算法求解函数f(x,y)最小值
pso = PSO(n=100, dim=2, iter_num=200, func=f)
pso.optimize()

运行以上代码后，控制台会输出最优解和最优值。需要注意的是，由于粒子群优化算法是一种随机算法，所以每次运行的结果可能会有所不同。