加快枚举过程

Question

经过几天的优化，这是我的枚举过程代码，包括为每行W找到最佳组合。该算法将矩阵W分为一个，其中W的元素是LimiteInferiore的（称为W_legali），另一个只有低于极限的元素（称为W_nlegali）。

使用一些参数，如Media（又名平均值），rho_b_legali算法最小化总成本函数。在最后一部分中，我找到目标函数最低值的组合在哪里，并将其保存在W_ottimo

如您所见，该算法不是那么"干净"，并且矩阵非常大（142506x3000）非常慢...那么，有人可以帮助我加快一点吗？

   for i=1:3000
   W = PesoIncertezza * MatriceCombinazioni';
   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
   W_legali = W;
   W_legali(W<LimiteInferiore) = nan;
   if i==1
        Media = W_legali;
        rho_b_legale = ones(size (W_legali,1),size(MatriceCombinazioni,1));
   else
        Media = (repmat(sum(W_tot_migl,2),1,size(MatriceCombinazioni,1))+W_legali)/(size(W_tot_migl,2)+1);
        rho_b_legale = repmat(((n_b+1)/i),1,size(MatriceCombinazioni,1));
   end
   [W_legali_migl,comb] = min(C_u .* Media .* (1./rho_b_legale) + (1./rho_b_legale) .* c_0 + (c_1./(i * rho_b_legale)),[],2);
   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
   MatriceCombinazioni_2 = MatriceCombinazioni;
   MatriceCombinazioni_2(sum(MatriceCombinazioni_2,2)<2,:)=[];
   W_nlegali = PesoIncertezza * MatriceCombinazioni_2';
   W_nlegali(W_nlegali>=LimiteInferiore) = nan;
   if i==1
        Media = W_nlegali;
        rho_b_nlegale = zeros(size (W_nlegali,1),size(MatriceCombinazioni_2,1));
   else
        Media = (repmat(sum(W_tot_migl,2),1,size(MatriceCombinazioni_2,1))+W_nlegali)/(size(W_tot_migl,2)+1);
        rho_b_nlegale = repmat(((n_b)/i),1,size(MatriceCombinazioni_2,1));
   end
   [W_nlegali_migliori,comb2] = min(C_u .* Media .* (1./rho_b_nlegale) + (1./rho_b_nlegale) .* c_0 + (c_1./(i * rho_b_nlegale)),[],2);
   z = [W_legali_migl, W_nlegali_migliori];
   [z_ott,comb3] = min(z,[],2);
   %Increasing n_b
   if i==1
       n_b = zeros(size(W,1),1);
   end
   index = find(comb3==1);
   increment = ones(size(index,1),1);
   B = accumarray(index,increment);
   nzIndex = (B ~= 0);
   n_b(nzIndex) = n_b(nzIndex) + B(nzIndex);
   %Using comb3 to find where is the best configuration, is in
   %W_legali or in W_nLegali?
   combinazione = comb.*logical(comb3==1) + comb2.*logical(comb3==2);
   W_ottimo = W(sub2ind(size(W),[1:size(W,1)],combinazione'))';
   W_tot_migl(:,i) = W_ottimo;
   FunzObb(:,i) = z_ott;

   [PesoCestelli] = Simulazione_GenerazioneNumeriCasuali (PianoSperimentale,NumeroCestelli,NumeroEsperimenti,Alfa);
   [PesoIncertezza_2] = Simulazione_GenerazioneIncertezza (NumeroCestelli,NumeroEsperimenti,IncertezzaCella,PesoCestelli);
   PesoIncertezza(MatriceCombinazioni(combinazione,:)~=0) = PesoIncertezza_2(MatriceCombinazioni(combinazione,:)~=0); %updating just the hoppers that has been discharged
end

Answer 1

当你看到repmat时，你应该bsxfun思考。 例如，替换：

Media = (repmat(sum(W_tot_migl,2),1,size(MatriceCombinazioni,1))+W_legali) / ...
    (size(W_tot_migl,2)+1);

跟

Media = bsxfun(@plus,sum(W_tot_migl,2),W_legali) / ...
    (size(W_tot_migl,2)+1);

bsxfun的目的是像 repmat 一样执行虚拟的"单例扩展"，而无需实际将数组复制到与 W_legali 大小相同的矩阵中。

另请注意，在上面的代码中，sum(W_tot_migl,2)被计算了两次。 还有其他小的优化，但更改为bsxfun应该会给你一个很好的改进。

1./rho_b_legale的值被有效计算三次。 存储此商矩阵。