Matlab里面如何计算程序运行所耗时间
Matlab代码的分析、优化和加速
Matlab代码的分析、优化和加速Profile(分析）在加速你的matlab程序之前，你需要知道你的代码哪一部分运行最慢。
matlab提供个简单的机制，让你能够知道你的代码的某一部分运行所占用CPU时间。
通过在代码段开始添加tic，及在结束添加toc；matlab就能计算出这一代码段的运行时间。
Tic和toc方法存在两个问题：（1）显示的时间是运行时间“wall clock”。
这个时间受你在运行你的代码时，你的计算机是否同时运行其它别的程序。
（2）你需要不断地压缩计时范围来查找你代码运行最慢的位置。
一个最好的方法是利用matlab 内嵌的代码分析器。
在你的程序前面通过添加命令profile on;及在程序结束添加profile viewer;并运行你的程序。
当程序正常运行结束时，代码分析器窗口将弹出，并显示分析结果。
它包含的信息有：Function Name :函数名；Calls :函数被调用次数；Total Time :执行该函数的CPU总用时，包含任何其它被它调用的函数的CPU时间。
Self Time :执行该函数的CUP总用时，不包含任何其它被它调用的函数的CUP时间。
Total Time Plot :时间用时的曲线图。
以上信息可进行各种排序和详细查看。
注意：当你完成你的代码分析后，请删除profile on和profile viewer，因为嵌入代码分析器会使用的程序运行变慢。
标准提示☆有问题找帮助文档。
学会使用帮助文档，学会针对待解决的问题检索文档资料。
☆性能查看MATLAB->Programming->Improving Performace and Memory Usage;或MATLAB->Programming Fundamentals->Performace->Techniques for Improveing Performace。
多线程如果你使用的是多核心的计算机，那么你就可以让Matlab同时运行多个线程，Matlab 程序中一些底层的函数(Low-level function)就有可能采用并行计算的方法。
Matlab 算法时间比较
matlab程序的编写也要注意执行效率，下面以三段程序为例，讲讲如何提高程序的效率matlab中有tic和toc命令来记录一段程序的cpu使用时间，可以用help tic命令查看相应的说明
先看第一段程序
clear all
clc
tic
for a=0:1:10000
b(a+1)=a^2-a+1;
end
toc
执行结果如下：
Elapsed time is0.244107seconds.
>>
再看第二段程序
clear all
clc
tic
b(1:10001)=0;
for a=0:1:10000
b(a+1)=a^2-a+1;
end
toc
与第一段程序的区别在于预先分配了b向量的空间大小，执行结果如下：
Elapsed time is0.000459seconds.
>>
最后看第三段程序
clear all
clc
tic
a=0:1:10000;
b=a.^2-a+1;
toc
这段程序与前面的区别在于不采用循环的方式运算
执行结果如下：
Elapsed time is0.000311seconds.
>>
从上面的实例可以明显的看出这三种方式编程的优缺点所在，最后一种向量运算方式最为节约CPUtime，而第二段程序由于事先分配了空间，相比于第一段程序执行效率明显的提高，而第三种方式在数据量更大的情况下，将会比第二种方式表现出更强的优越性。
改善Matlab的运行效率
改善Matlab的运行效率一叶方舟 2012.041.改善运行的技巧1.1分析程序的运行状况1）Profiler工具使用Profiler工具找到话费时间比较多的代码行的位置并优化这些代码2）查看运行时间的函数tic--程序段time=toc3）计算短程序运行所花费的时间有的程序很短，运行时，速度太快，以至于使用tic和toc不能得到有用的信息，可尝试把程序放到一个循环中来计算ticfor k=1:100--运行程序100次endtoc1.2循环矢量化1)矢量化方法矢量化是指将for循环和while循环转换为等价的矢量或矩阵操作2)使用矢量化的函数Table 1 MATLAB 中使用了矢量化的函数1.3 数组的内存预分配1)给数组预分配内存预分配使得不必在每次数组变大时进行改变，针对不同类型的数组使用合适的预分配函数 2) 给非double 型矩阵预分配内存下面的语句用zeros 函数预分配一个uint8型100*100的矩阵，首先，创建一个double 型满秩矩阵，然后把矩阵转换为uint8型，这将导致不必要的时间和内存花费A=int8(zeros(100));使用repmat 函数，只需要创建一个double 值，从而减少了对内存的需求 A=repmat(int8(0),100,100);在不能进行预分配的时候，看是否能通过repmat函数使数组变大，用repmat函数扩展矩阵时，可以获得连续的内存块1.4其他方法1)用MEX文件编写循环代码必须使用for循环时，把它写为MEX文件，因为不必在每次运行循环中的语句时都对他们进行解释2)操作实型数据MATLAB特意为实数设计了一些函数，如reallog,realpow,realsqrt等3)函数比脚本运行更快4)使用load函数和save函数比Matlab文件I/O过程更好5)避免大型后台处理2.程序运行情况监测-Profil erProfiler是一个能够检测程序运行状况的工具，它告诉你M文件中哪些代码行最花费时间，哪些行被调用的次数最多，然后就可以利用上面的方法对这些代码进行改进。
Matlab并行计算技术的应用指南
Matlab并行计算技术的应用指南1. 引言在现代科学和工程领域中，计算机模拟和数据处理已经成为不可或缺的工具。
而在这个过程中，高性能计算成为了关键。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，在处理大规模数据和计算复杂模型时发挥着重要作用。
而并行计算技术的应用可以帮助Matlab进一步提升计算效率，加速模拟和数据分析的速度。
本文将介绍Matlab并行计算技术的应用指南，帮助读者更好地利用这种技术提升计算效率。
2. 并行计算的基础知识在了解如何应用Matlab并行计算技术之前，我们先来了解一些并行计算的基础知识。
并行计算是一种利用多个处理单元（例如多个CPU或GPU）同时进行计算的技术。
这样做可以将一个计算任务划分成多个子任务，分配到不同的处理单元上进行并行计算，从而加速计算过程。
常见的并行计算技术包括向量化计算、多线程计算和分布式计算等。
3. Matlab中的并行计算工具Matlab提供了多种并行计算工具，用于实现并行计算。
其中最常用的有Parallel Computing Toolbox和Distributed Computing Server。
3.1 Parallel Computing ToolboxParallel Computing Toolbox是Matlab中用于实现并行计算的工具箱。
它提供了函数和工具，用于将计算任务分解为独立的子任务，并将其分配到多个处理单元上并行计算。
通过使用Parallel Computing Toolbox，可以充分利用多核处理器和集群计算资源，提升Matlab的计算效率。
3.2 Distributed Computing ServerDistributed Computing Server是Matlab中的一个可选工具，用于进行分布式计算。
分布式计算是一种将计算任务分配到多个机器上进行并行计算的技术。
通过使用Distributed Computing Server，可以将Matlab计算任务分布到远程机器或者云服务上进行计算，从而进一步提升计算效率。
MATLAB程式设计进阶篇程式计时
範例1-2：etime01.m
t0 = clock; a = inv(rand(2000)); elapsedTime = etime(clock, t0)
% 記錄現在的時間 % 執行反矩陣運算 % 計算所耗費的總時間
% 計算 CPU 所耗費的時間
❖ 結果： cpuTime = 3.6972
1-1 整段程式碼的計時方法
cputime：
cputime 指令回傳的時間並不包含讀檔、關檔等 I/O 運算，所以其值會小於整段程式碼的實際執行時間
下面範例測試 etime 和 cputime 的差異
1-1 整段程式碼的計時方法
% inv 指令是用來計算反矩陣
toc
% 結束計時
結果： Elapsed time is 0.987552 seconds
多個碼表計時：tic & toc
多個碼表計時：
需指定馬表（或計時器）如下
timer=tic; …
time=toc(timer);
tim範er1例=tic：; tictoc02.m % 馬表一開始計時 n=100*(1:10);
1-3 程式計時器的其他功能
profile('status')：
結果： elapsedTime = 0.9370
cputime 指令
❖ cputime：
cputime可傳回 MATLAB 從啟動後所占用的 CPU 時 間
範例1-3：cputime01.m
t0 = cputime;
% 記錄現在的時間
a = inv(rand(500));
% 執行反矩陣運算
matlab中程序运算时间计算
3、cputime函数来完成
使用方法和etime相似，只是这个是使用cpu的主频计算的，和前面原理不同，使用格式如下
t0=cputime
。。。。。。。。。。。。。
t1=cputime-t0
复制代码
上面说到了三种方法，都是可以进行程序运行时间计算的，但是Matlab官方推荐使用tic/toc组合，When timing the duration of an event, use the tic and toc functions instead of clock or etime.
复制代码
2、etime(t1,t2)并和clock配合
来计算t1，t2之间的时间差，它是通过调用windows系统的时钟进行时间差计算得到运行时间的，应用的形式
t1=clock;
。。。。。。。Βιβλιοθήκη 。。。 t2=clock;
etime(t2,t1)
复制代码
至于例子我就不举了，因为在上面的例子中使用了etime函数了
% by dynamic of Matlab技术论坛
% see also
% contact me matlabsky@
% 2009-08-18 12:08:47
clc
tic;%tic1
t1=clock;
for i=1:3
etime计算程序从开始到现在运行的时间:2.562
======================================
toc计算第2次循环运行时间：2.8108
etime计算第2次循环运行时间：2.813
etime计算程序从开始到现在运行的时间:5.375
Matlab中计算程序运行时间的三种方法
Matlab中计算程序运行时间的三种方法经常我们需要计算我们程序到底运行多长时间，这样可以比较程序的执行效率。
当然这个对于只有几秒钟的小程序没有什么意义，但是对于大程序就有很重要的意义了。
下面我们就说说Matlab中计算程序运行时间的三种常用方法吧！注意：三种方法由于使用原理不一样，得到结果可能有一定的差距！1、tic和toc组合(使用最多的)计算tic和toc之间那段程序之间的运行时间，它的经典格式为1. tic2. 。
3. toc复制代码换句话说程序，程序遇到tic时Matlab自动开始计时，运行到toc时自动计算此时与最近一次tic之间的时间。
这个有点拗口，下面我们举个例子说明1. % by dynamic of Matlab技术论坛2. % see also 3. % contact me matlabsky@4. % 2009-08-18 12:08:475. clc6. tic;%tic17. t1=clock;8. for i=1:39. tic ;%tic210. t2=clock;11. pause(3*rand)12. %计算到上一次遇到tic的时间，换句话说就是每次循环的时间13. disp(['toc计算第',num2str(i),'次循环运行时间：',num2str(toc)]);14. %计算每次循环的时间15. disp(['etime计算第',num2str(i),'次循环运行时间：',num2str(etime(clock,t2))]);16. %计算程序总共的运行时间17. disp(['etime计算程序从开始到现在运行的时间:',num2str(etime(clock,t1))]);18. disp('======================================')19. end20. %计算此时到tic2的时间，由于最后一次遇到tic是在for循环的i=3时，所以计算的是最后一次循环的时间21. disp(['toc计算最后一次循环运行时间',num2str(toc)])22. disp(['etime程序总运行时间：',num2str(etime(clock,t1))]);复制代码运行结果如下，大家可以自己分析下1. toc计算第1次循环运行时间：2.56282. etime计算第1次循环运行时间：2.5623. etime计算程序从开始到现在运行的时间:2.5624. ======================================5. toc计算第2次循环运行时间：2.81086. etime计算第2次循环运行时间：2.8137. etime计算程序从开始到现在运行的时间:5.3758. ======================================9. toc计算第3次循环运行时间：2.046210. etime计算第3次循环运行时间：2.04611. etime计算程序从开始到现在运行的时间:7.42112. ======================================13. toc计算最后一次循环运行时间2.047914. etime程序总运行时间：7.421复制代码2、etime(t1,t2)并和clock配合来计算t1，t2之间的时间差，它是通过调用windows系统的时钟进行时间差计算得到运行时间的，应用的形式1. t1=clock;2. 。
如何精确计算程序运行时间
如何精确计算程序运行时间如何精确计算程序运行时间?2010-07-10 08：48在VC++6.0平台下如何精确计算程序运行时间?不太可能计算可以通过1。
GetTickCount来做，精确到msgettickcount()1 yourprogam()gettickcount()2 1-2做差在C/C++程序中常用time()来获取系统时间，但它是以秒为单位的，一需要小于1秒的时间间隔或者精度高于1秒的时间时就不再适用。
此时可以利用一种直接利用Pentium CPU内部时间戳进行计时的高精度计时手段来实现，可以用RDTSC指令来得到这个时间戳，祥见Kacker的文章，在Programming版精华区X-4-11-8。
得到CPU内部时间戳的方法如下：undefinedview plaincopyto clipboardprint?inline unsigned __int64 GetCycleCount(){__asm _emit 0x0F __asm _emit 0x31}inline unsigned __int64 GetCycleCount(){__asm_emit 0x0F __asm _emit 0x31}这里得到的是CPU自上电起经过的时钟周期数，假设CPU的时钟频率为1G，则一秒钟内该数值的变化约为2^30，CPU内部是一个64位的计数器，那么在2^34秒(即544.8年)内不会回归零，就当前来说，一台机器的持续运行时间是不会超过这个的，因而不用考虑计数器溢出。
用上面的函数得到的只是CPU的经过的时钟周期数，并不是时间，得考虑用其他方法将它转化成时间。
不知道有没有办法通过读取BIOS信息来得到CPU频率的方法，目前好多计算CPU频率的方法就是利用RDTSC指令来实现。
其中会用到sleep()或delay()等方法来得到一段粗略的时间，然后根据这段时间内计数器的变化得到相应的计数器变化值对应的粗略时间。
matlab中ncutime函数
matlab中ncutime函数ncutime函数是Matlab中的一个时间处理函数，用于对日期和时间进行操作和计算。
它可以帮助用户处理和分析时间数据，以实现更高效的时间管理和时间序列分析。
ncutime函数可以用于获取当前的日期和时间。
用户可以使用该函数获取当前的年、月、日、时、分、秒等时间信息，以便在程序中进行进一步的处理和计算。
例如，用户可以使用ncutime函数获取当前的年份，然后根据年份的不同执行不同的操作，实现针对不同年份的定制化处理。
ncutime函数还可以用于对日期和时间进行格式化。
用户可以使用该函数将日期和时间按照指定的格式进行显示，以满足不同的需求。
例如，用户可以将日期和时间按照"yyyy-mm-dd"的格式进行显示，或者按照"hh:mm:ss"的格式进行显示。
这样可以使日期和时间的显示更加清晰和易读。
ncutime函数还可以进行日期和时间的加减运算。
用户可以使用该函数对日期和时间进行加减操作，以实现日期和时间的推移和计算。
例如，用户可以使用ncutime函数将某个日期加上若干天，得到一个新的日期；或者将某个时间减去若干分钟，得到一个新的时间。
这样可以方便用户对时间进行灵活的处理和计算。
ncutime函数还可以进行日期和时间的比较。
用户可以使用该函数比较两个日期或者两个时间的大小关系，以实现日期和时间的排序和筛选。
例如，用户可以使用ncutime函数比较两个日期的大小，然后根据大小关系对日期进行排序；或者比较两个时间的大小，然后根据大小关系对时间进行筛选。
这样可以方便用户对时间进行有效的管理和分析。
需要注意的是，使用ncutime函数时需要确保输入的日期和时间格式正确。
如果输入的日期或者时间格式不正确，可能会导致函数执行错误或者得到错误的结果。
因此，用户在使用ncutime函数时应该仔细检查输入的日期和时间格式，确保其符合要求。
ncutime函数是Matlab中一个非常实用的时间处理函数。
学习使用Matlab进行科学计算
学习使用Matlab进行科学计算Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛用于数学、工程和科学领域。
它提供了丰富的功能和工具，能够帮助用户进行复杂的数据分析和模拟实验。
本文将介绍如何学习和使用Matlab进行科学计算，并分享一些关键的技巧和注意事项。
一、Matlab的基本操作和界面介绍Matlab的界面分为命令窗口、编辑器窗口和工作区等几个部分。
在命令窗口中可以直接输入和执行Matlab命令，而编辑器窗口则用于编写和保存Matlab脚本文件。
工作区则用于查看和管理数据变量。
二、Matlab的基本数据类型和运算Matlab支持多种基本数据类型，包括数值类型、字符类型和逻辑类型等。
数值类型包括整型和浮点型，可以进行常见的数学运算，如加减乘除、取余和幂运算等。
此外，Matlab还提供了丰富的矩阵和向量运算工具，如矩阵加法、矩阵乘法和转置运算等。
三、Matlab的数据可视化Matlab提供了强大的数据可视化工具，可以帮助用户直观地展示和分析数据。
使用plot函数可以绘制曲线图，使用scatter函数可以绘制散点图，使用histogram函数可以绘制直方图等。
此外，Matlab还支持自定义图形属性和样式，使得数据图形更具美观性和可读性。
四、Matlab的函数和脚本编程Matlab允许用户编写自定义函数和脚本文件，以实现复杂的计算和数据处理任务。
函数是一系列已命名的Matlab命令集合，可以通过函数名直接调用使用。
脚本文件是一系列按顺序执行的Matlab命令，可以通过运行脚本文件实现批量计算和数据处理。
五、Matlab与其他编程语言的集成Matlab可以与其他编程语言进行集成，如C/C++、Java和Python等。
通过Matlab的接口和工具包，可以实现与其他语言的数据交换和函数调用。
这为用户提供了更多编程工具和资源，拓宽了Matlab的应用领域和能力。
六、Matlab的调试和优化技巧在使用Matlab进行科学计算时，经常会遇到代码错误和性能瓶颈等问题。
matlab计时函数
matlab计时函数Matlab是一款常用的数学软件，它不仅可以进行数值计算，还可以进行数据分析和绘图，因此在科学计算、工程分析、学术研究等领域广泛应用。
在实际应用中，有时需要对Matlab程序的运行时间进行计时，以便对程序的优化和改进进行评估。
Matlab提供了多种计时函数，本文将对这些函数进行详细介绍。
一、clock函数clock函数用于返回当前日期和时间的向量，可以用于计时。
它返回一个包含六个元素的向量：[年月日时分秒]。
下面是一段示例代码：```matlabstart_time = clock; % 记录开始时间% 执行一些程序end_time = clock; % 记录结束时间elapsed_time = etime(end_time, start_time); % 计算运行时间，单位秒```其中start_time表示开始记录时间，end_time表示结束记录时间，elapsed_time表示两者之间的时间差，即程序的运行时间。
可以通过调用etime函数来计算时间差，最终得到的时间单位是秒。
二、tic和toc函数tic和toc函数是Matlab中用于计时的另一种方式。
其中tic函数表示开始计时，toc 函数表示结束计时并返回运行时间。
下面是示例代码：在这个示例中，程序执行了一段代码，计算机会在tic函数处开始计时，直到toc函数处停止计时，得到程序的运行时间。
这个时间单位同样是秒。
三、cputime函数cputime函数用于返回当前程序执行所需的CPU时间。
CPU时间是指CPU芯片芯片内核完全处理指令的时间，而不包括等待输入/输出设备、中断响应等等时间。
下面是示例代码：timeit函数是Matlab R2013b版本新增的一个计时函数。
它用于计算一个匿名函数的平均执行时间，可以指定执行次数和输入参数。
下面是示例代码：```matlab% 定义一个匿名函数fcn = @()sqrt(rand(1000));% 记录平均执行时间elapsed_time = timeit(fcn);```在这个示例中，定义了一个匿名函数，该函数返回一个1000x1000的随机矩阵并对其进行开根运算。
Matlab软件介绍及计算实例
MATLAB软件介绍本节主要介绍一款进行微积分运算的数学软件—MATLAB（MATrix LABoratory）。
本节主要介绍Matlab操作桌面，重点介绍指令窗功能及操作注意事项。
一、Desktop操作桌面简介MATLAB R2006a版的Desktop操作桌面，是一个高度集成的MATLAB工作界面。
其默认形式，如图1.2-1所示。
该桌面的上层铺放着三个最常用的界面：指令窗（Command Window）、当前目录（Current Directory）浏览器、历史指令（Command History）窗。
图1-19 Desktop操作桌面的默认外貌指令窗该窗是进行各种MATLAB操作的最主要窗口。
“>>”是Matlab指令符，使用者可在其后键入各种送给MATLAB运作的指令、函数、表达式，显示除图形外的所有运算结果，运行错误时，给出相关的出错提示。
历史指令窗该窗记录已经运作过的指令，及它们运行的日期、时间。
该窗中的所有指令、文字都允许复制、重运行及用于产生M文件。
当前目录浏览器在该浏览器中，展示着子目录、M文件、MAT文件和MDL文件等。
对该界面上的M文件，可直接进行复制、编辑和运行；界面上的MAT数据文件，可直接送入MATLAB工作内存。
此外，对该界面上的子目录，可进行Windows平台的各种标准操作。
工作空间浏览器该浏览器默认地位于当前目录浏览器的后台。
该窗口罗列出MATLAB工作空间中所有的变量名、大小、字节数；在该窗中，可对变量进行观察、图示、编辑、提取和保存。
二、Command Window指令窗简介MATLAB指令窗默认地位于MATLAB桌面的右方。
在Matlab指令符“>>”后键入各种送给MATLAB运作的指令、函数、表达式，显示除图形外的所有运算结果，指令运行错误时，给出相关的出错提示；Matlab命令输入后直接回车，系统将执行该命令并给出运算结果，如果键入指令以分号结尾，系统将只执行命令但不显示运行结果。
matlab 算法内存占用计算
matlab 算法内存占用计算摘要：一、引言二、MATLAB 算法内存占用计算的重要性三、MATLAB 内存占用计算的方法四、如何降低MATLAB 内存占用五、结论正文：一、引言MATLAB 是一种广泛使用的科学计算软件，其强大的矩阵计算能力使得其在工程、科学和金融等领域具有广泛的应用。
然而，随着MATLAB 算法变得越来越复杂，其在运行过程中占用的内存也变得越来越多，这可能导致计算机性能下降甚至程序崩溃。
因此，了解和计算MATLAB 算法的内存占用变得尤为重要。
二、MATLAB 算法内存占用计算的重要性计算MATLAB 算法的内存占用可以帮助我们更好地理解程序的性能特征，以便我们在编写程序时能够更好地优化代码。
此外，计算内存占用还可以帮助我们预测程序在运行时可能出现的问题，例如内存不足导致的程序崩溃。
三、MATLAB 内存占用计算的方法在MATLAB 中，有多种方法可以用来计算算法的内存占用。
其中，最常用的方法是使用MATLAB 内置的函数`memory`。
该函数可以返回当前MATLAB 占用的内存大小。
此外，我们还可以使用`pack`函数来释放不再使用的内存，从而降低内存占用。
四、如何降低MATLAB 内存占用为了降低MATLAB 内存占用，我们可以采取以下几种方法：1.使用适当的数据类型：在编写程序时，我们应该尽量使用适当的数据类型，以减少内存占用。
例如，使用整数代替浮点数可以降低内存占用。
2.释放不再使用的内存：在程序运行过程中，我们应该及时释放不再使用的内存，以避免内存占用过高。
可以使用`pack`函数来释放内存。
3.优化算法：在编写程序时，我们应该尽量优化算法，以减少内存占用。
例如，可以使用矩阵分解的方法来减少矩阵的存储空间。
4.使用外部存储设备：对于大型数据集，我们可以考虑使用外部存储设备，例如硬盘，以减少内存占用。
五、结论在MATLAB 中，计算算法的内存占用非常重要，可以帮助我们更好地理解程序的性能特征，以便我们在编写程序时能够更好地优化代码。
带时间窗的节约里程法 vrp matlab
带时间窗的节约里程法 vrp matlab 节约里程问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）是指在给定的车辆数目、车辆容量以及一系列客户需求点的情况下，确定一条最优的送货路线，使得满足所有客户需求的同时，车辆行驶的总距离最小。
在实际应用中，VRP具有很广泛的应用领域，如物流配送、货物配送、旅行路线规划等。
带时间窗的VRP是VRP的一种变种，它要求在满足客户需求的同时，还需要考虑每个客户对货物送达时间的限制。
为了解决带时间窗的VRP问题，可以采用节约里程法（Savings Heuristic）。
该方法通过评估两个客户之间的节约距离，将距离较短的客户合并在一起，从而减少总行驶距离。
在本文中，将介绍如何使用Matlab编程语言实施带时间窗的节约里程法。
第一步：数据预处理带时间窗的VRP问题的解决，首先需要准备好所需的数据。
数据包括每个客户的坐标、需求量、时间窗和车辆的容量等信息。
可以通过Excel等工具进行数据整理，然后保存为CSV文件格式。
在Matlab中，可以使用`readmatrix`函数读取CSV文件，并将其保存为矩阵。
然后，根据需要将数据分配到不同的变量中，以方便后续处理。
第二步：计算节约距离在节约里程法中，需要计算两个客户之间的节约距离。
节约距离定义为：两个客户之间的直线距离减去从起始点到这两个客户的距离之和。
在Matlab中，可以使用以下公式计算节约距离：节约距离 = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2) - (d1 + d2)其中，(x1, y1)和(x2, y2)分别表示两个客户的坐标，d1和d2分别表示起始点到两个客户的距离。
为了计算节约距离，可以使用循环遍历每对客户，计算并保存节约距离。
第三步：生成初始解在带时间窗的VRP问题中，需要根据每个客户的时间窗限制，生成初始解。
初始解是指车辆的行驶路线和每个客户的访问顺序。
为了生成初始解，可以使用一些启发式规则，如最近邻法、最小时间窗等。
MAPLAB程序时间执行时间的计算
在 MPLAB IDE 中当选择 Debugger 为 MPLAB SIM 时 在 view 菜单下有个 simulator logic analyzer，
在程序中待计算的程序段之前和之后各加同一个 IO 口的置 0 置 1 输 出信号；例如：计算 delaynus(160)的延时,中程序中可以 RC0=1;RC0=0; delaynus(160); RC0=1;在 logic analyzer 中的 Channels 选项中把 RC0 作人分析信号， 这样在程序编译运行后， 这时通过图形是不好计算时间的； 那么在图形中点击右键选择 Export Table 后可以导出文本方式的数据如： RC0(X) RC0(Y) 93367 157109 0 157110 1 158902 0 很明显 delaynus(160);运行所需的指令周期是： 158902-157110=1792 cycles;要得到时间， 那根据所选择的 CPU 时钟即可获得； 例如： 8MHz 时，每个指令要求 4 个时钟周期，0.5us*1792=896uS。 1
程序运行时间计算方法
（matlab也可以看做是一个编译器，对我们编写的m代码进行编译，所 以它还需要进行着别的操作）。再看看我们的第一种matlab推荐的方 法，tic是启动一个matlab内部的计时器，所以说它也是一种基于cpu时间 的计时，而且更重要的是，计时开始的时间是我们设定在代码前的，可 以说tic和toc中间对于matlab来说，大部分时间就是运行这段代码，所以 时间上是最接近实际在电路中运行的时间的。 关于上面的比较，个人闲来无事做了个实验：同样的代码，将 matlab在任务管理器中的进程优先级进行改动，我们可以明显看到运行 时间上的变化。
m1=cputime; c=0; for i3=1:100000 for j3=1:10000 c=c+1; end end m2=cputime; m=m2-m1 cputime命令是获取matlab自启动后所占用cpu的运行时间，这里需 要详细介绍下，cputime不是代表matlab的运行时间，而是指matlab占用 cpu的时间。大家知道，window系统的多进程管理类似于我们所说的时 分复用概念，即cpu完成多进程是通过时间划分来实现的，这一时刻运 行的是进程一，下一时刻运行的是进程二，由于速度非常快，所以对于 用户来说看起来就是同时运行的。我们可以做个试验，在一打开matlab 的时候，执行cputime命令得到： >> cputime ans = 13.1197 说明我们matlab打开用了13秒多的时间，大家可以自我感觉下是不 是这个时间。 既然大概的原理我们知道了就可以来比较比较这三者的区别。首 先，tic和toc的方法是最优的，这也是matlab帮助中提倡的一种。从精度 上来说，第一种方法精度最高，由于是matlab自身的计时器，精度上要 比后两者高，其次是cputime，最低的是clock只有毫秒级的精度。再 者，从最接近实际电路运行时间上来说，也是第一种方法最为接近，这 点我们仔细分析下。 我们知道，想得到某段程序在matlab中运行的时间，目的是在于对 该程序所实现的算法在实际电路中处理的时间有个大概的估计与比较， 所以我们最想要的是它在cpu运行的时间。这一点第二种方法则不太适 合了，因为它采用的是系统时间作为计算参数，在这个时间内肯定还有 着别的后台运行程序等。而对于第三种方法，cputime所对应的测量对 象是matlab整个程序，而并不是对于我们所测量的这段程序而言
MATLAB并行运算测试效率评估
MATLAB并行运算测试效果评估1 MATLAB并行计算机制MA TLAB提供了并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox），可以将一个MA TLAB会话（session，即client）的计算工作分配到其他的MA TLAB会话（也称为worker）。
在没有使用并行计算工具箱的情况下，MA TLAB的计算工作是由client执行的；当使用了并行计算工具箱后，MA TLAB能够创建多个worker（MA TLAB确定了最大上限是8个），由client 将计算工作分配到worker并行执行。
并行计算工具箱有三种典型的使用场景：1、Parallel for-Loops (parfor)：将for循环中的执行语句分配到不同的worker并行执行。
要保证执行结果正确，需要保证for循环中的代码是能够彼此互不依赖。
Parfor实现的是代码级别的并行处理机制。
2、Batch Jobs：即批任务执行机制，一个worker负责一个job。
一个任务通常是一个M文件或者一个函数。
Batch Jobs实现的是任务（函数、文件为载体）级别的并行处理机制。
3、Large Data Sets：当处理的数据量太大超出内存负荷后，可以将此大数据分配到不同的worker，每一个worker只包含其中一部分数据，但是用户仍然可以将此大数据作为一个整体来操作。
本文评估了parfor工作效率。
Parfor工作原理如下图所示，MA TLAB client启动了3个worker 来并行执行parfor中的代码，一个CPU核对应一个worker。
本测试所用PC的CPU只有两个核，因此最多只能启动两个worker。
除了并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox），matlab还支持分布式计算引擎（MA TLAB Distributed Computing Engine(Server)，简称MDCE），可以扩展应用程序，将其应用到一个集群上的多台计算机，如下图所示。
提高MATLAB运行效率
提高MATLAB运行效率用过Matlab的人都知道，Matlab是一种解释性语言，存在计算速度慢的问题，为了提高程序的运行效率，matlab提供了多种实用工具及编码技巧。
1. 循环矢量化Matlab是为矢量和矩阵操作而设计的，因此，可以通过矢量化方法加速M文件的运行。
矢量化是指将for循环和while循环转换为等价的矢量或矩阵操作。
下面给出一个循环的例子：i=0;for n = 0:0.1:1000i=i+1;y(i)=cos(n)；end那么我们可以矢量化为：n= 0:0.1:1000;y=cos(n);我们可以用tic和toc函数来查看上述各代码运行的时间，采用for循环的程序0.39秒（具体时间和计算机配置有关），而矢量化后几乎耗时为0。
2. 给数组或矩阵预分配内存特别是使用大型数组或矩阵时，Matlab进行动态内存分配和取消时，可能会产生内存碎片，这将导致大量闲置内存产生，预分配可通过提前给大型数据结构预约足够空间来避免这个问题。
3. 用函数代替脚本文件因为每次调用MATLAB的脚本文件都需要将不必要的中间变量加载到内存中，每执行一次，就加载一次。
函数在调用时被编译成了伪代码，只需要加载到内存一次。
当多次调用同一个函数时会运行快一些。
因此尽量多使用函数文件而少使用脚本文件，也是提高执行效率的一种方法。
4. 用Mex文件编写循环代码Matlab提供了与C和C++的接口，那么我们可以在用C或C++语言编写耗时的循环代码，然后通过接口程序在Matlab中转换成dll文件，这就是我们所要的Mex 文件，通过这种方法可以极大地提高计算速率。
1. 尽量避免使用循环结构MATLAB变量的基本类型是矩阵，当对矩阵的每个元素循环处理时，运算速度很慢。
因此编程时应尽量把数组和矩阵看作一个整体来进行编程，而不是像其他的程序设计语言那样，使用循环结构对矩阵的元素循环进行处理。
利用MATLAB提供的用于矢量化操作的函数，把循环矢量化，这样既可以提高编程效率，也可以提高程序的执行效率。
matlab等待一定时间函数
matlab等待一定时间函数
在MATLAB中，等待一定时间的函数可以使用pause函数和tic和toc函数的结合使用来实现。
1. pause函数
pause函数可以让程序暂停执行一段时间，最常用的语法格式是：
pause(X)
其中，X是等待的时间，单位为秒。
例如，如果想等待5秒钟，可以使用：
这段代码会让程序在执行到这里时停止5秒钟，然后再继续执行下去。
在使用pause函数时，需要注意以下几点：
1）pause函数不会卡住程序，所以在等待期间，用户可以进行其他操作。
2）如果需要等待的时间非常短，比如0.001秒，那么最好不要使用pause函数，因为操作系统可能会误差很大。
2. tic和toc函数
tic和toc函数结合使用可以记录程序的时间运行时间，经常用于评价程序的运行速度。
tic函数会开始计时，而toc函数会返回从tic函数调用开始到toc函数调用时的时间间隔，以秒为单位。
tic和toc函数最常用的语法格式是：
tic
%需要计时的程序段
t = toc
其中，t是计时结果，单位为秒。
例如，如果需要计算一个数组的平均值，可以使用以下代码：
tic
a = [1 2 3 4 5];
average = mean(a);
t = toc
这样，t的值就是计算平均值所用的时间，以秒为单位。
tic
pause(5)
t = toc。