基于粒子群算法和萤火虫算法求解二次分配优化问题附代码实现

基于粒子群算法和萤火虫算法求解二次分配优化问题附代码实现

二次分配问题是一个经典的优化问题，其在实际应用中具有广泛的应用背景。针对这个问题，本文提出了一种新的优化算法——基于粒子群算法和萤火虫算法的优化算法，并且提供MATLAB代码进行实现。

首先，我们需要了解什么是二次分配问题，简单来说，它可以被看作是一种最优化模型的求解。在这个模型中，有两类参与者、两个组、和一定数量的任务，参与者可以完成任务，但不同参与者完成同一项任务所花费的代价是不同的。而不同的任务则需要不同的资源，且每种任务都需要由一种参与者来承担。我们所要解决的就是如何合理地将任务分配给各个参与者，使得总代价最小。

为了解决这个问题，我们可以尝试使用粒子群算法和萤火虫算法。具体来说，我们可以先使用粒子群算法寻找到全局最优解，然后再用萤火虫算法对搜索空间进行局部搜索优化，从而进一步提高搜索效率。这两种算法的优点相互补充，可以达到更好的最优化效果。

以下是本文提供的MATLAB代码实现（代码中默认选择粒子群算法和萤火虫算法分别执行100次）：

clc;
clear;
tic;
%define the number of agents
n = 20;
%define the number of tasks
m = 20;
%define the number of groups
k = 2;
%generate the cost m