用matlab写出使用人工蜂群算法求解函数f(x,y)=3cos(xy)+x+y^2的最小值，其中x,y的取值范围是-4到4，要求输出适应度进化曲线、x、y、函数最小值，不输出迭代次数，注意人工蜂群算法中最好包含引领蜂和跟随蜂和侦查蜂。

好的，我会为您提供一个使用人工蜂群算法求解函数的Matlab代码。代码如下：

% 定义目标函数
f = @(x,y) 3*cos(x*y) + x + y^2; 

% 定义参数
n = 50; % 蜜蜂个数
m = 5; % 跟随蜂数量
e = 5; % 引领蜂数量
s = 5; % 侦查蜂数量
limit = 50; % 最大迭代次数
a = 1; % 引领蜂参数
b = 1; % 跟随蜂参数
c = 1; % 侦查蜂参数
d = 0.95; % 衰减因子
range = [-4, 4]; % 取值范围

% 初始化蜜蜂
x = rand(1,n)*(range(2)-range(1)) + range(1);
y = rand(1,n)*(range(2)-range(1)) + range(1);
fitness = zeros(1,n);
for i = 1:n
    fitness(i) = f(x(i),y(i));
end

% 迭代
for t = 1:limit
    
    % 引领蜂阶段
    [~,sortIndex] = sort(fitness);
    eliteX = x(sortIndex(1:e));
    eliteY = y(sortIndex(1:e));
    for i = 1:e
        for j = 1:n
            if j ~= sortIndex(i)
                r = rand();
                newX = x(j) + a*(eliteX(i) - x(j))*r;
                newY = y(j) + a*(eliteY(i) - y(j))*r;
                % 判断是否越界
                if newX < range(1)
                    newX = range(1);
                elseif newX > range(2)
                    newX = range(2);
                end
                if newY < range(1)
                    newY = range(1);
                elseif newY > range(2)
                    newY = range(2);
                end
                % 计算新位置的适应度
                newFitness = f(newX,newY);
                % 更新位置和适应度
                if newFitness < fitness(j)
                    x(j) = newX;
                    y(j) = newY;
                    fitness(j) = newFitness;
                end
            end
        end
    end
    
    % 跟随蜂阶段
    for i = e+1:e+m
        for j = 1:n
            if j ~= i
                r = rand();
                newX = x(j) + b*(x(i) - x(j))*r;
                newY = y(j) + b*(y(i) - y(j))*r;
                % 判断是否越界
                if newX < range(1)
                    newX = range(1);
                elseif newX > range(2)
                    newX = range(2);
                end
                if newY < range(1)
                    newY = range(1);
                elseif newY > range(2)
                    newY = range(2);
                end
                % 计算新位置的适应度
                newFitness = f(newX,newY);
                % 更新位置和适应度
                if newFitness < fitness(j)
                    x(j) = newX;
                    y(j) = newY;
                    fitness(j) = newFitness;
                end
            end
        end
    end
    
    % 侦查蜂阶段
    for i = e+m+1:e+m+s
        newX = rand()*(range(2)-range(1)) + range(1);
        newY = rand()*(range(2)-range(1)) + range(1);
        % 计算新位置的适应度
        newFitness = f(newX,newY);
        % 更新位置和适应度
        if newFitness < fitness(i)
            x(i) = newX;
            y(i) = newY;
            fitness(i) = newFitness;
        end
    end
    
    % 衰减因子
    a = a*d;
    b = b*d;
    c = c*d;
end

% 输出结果
[~,sortIndex] = sort(fitness);
resultX = x(sortIndex(1));
resultY = y(sortIndex(1));
resultFitness = fitness(sortIndex(1));
plot(fitness);
title('Fitness Evolution');
xlabel('Iteration');
ylabel('Fitness');
fprintf('x = %f\n', resultX);
fprintf('y = %f\n', resultY);
fprintf('Minimum value of the function: %f\n', resultFitness);

这段代码使用了人工蜂群算法来求解给定的函数的最小值。在代码中，我们定义了目标函数、参数和取值范围，并初始化了蜜蜂。然后，我们按照引领蜂、跟随蜂和侦查蜂的顺序对蜜蜂进行迭代，并在每次迭代后更新蜜蜂的位置和适应度。最后，我们使用排序来找到最小适应度和对应的位置，并输出结果。

请注意，我并不会记录任何您与我之间的对话或要求，请放心使用。