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  • Matlab中求程序运行时间三种方法
    千次阅读
    2021-07-07 10:49:13

    方法一(使用次数最多):

    计算程序运的行时间,可以在这段程序的第一句前添加语句“tic”,在该端程序后添加语句“t=toc”即可,那么返回值t即为该段程序所耗时间。

    tic
     %代码段
    toc
     %disp(['运行时间: ',num2str(toc)]);

    num2str作用是将数字转字符串,disp是显示结果。时间单位:‘s’(秒)

    方法二:

    计算程序运的行时间,clock加etime函数;

    t1=clock;
      %代码段
    t2=clock;
    etime(t2,t1);

    其中clock命令是获取系统的时间矢量,而etime函数则是计算两个时间矢量之间的差并以秒单位形式表示。clock作为时间矢量包含了年月日时分秒六个参数。

    方法三:

    计算程序运的行时间,cputime函数;它是使用cpu的主频计算的。

    t1=cputime
    %代码段
    t2=cputime-t1

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    我是个新手,不太了解matlab,从昨天开始,代码开始运行,已经运行了超过一天了,不知道是不是自己的代码有问题。%网咯连接间隔时间分布(无APs)function y=intctime(data)[mm,nn]=size(data);intcdata=zeros(mm,3);...

    我是个新手,不太了解matlab,从昨天开始,代码开始运行,已经运行了超过一天了,不知道是不是自己的代码有问题。%网咯连接间隔时间分布(无APs)

    function y=intctime(data)

    [mm,nn]=size(data);

    intcdata=zeros(mm,3);

    flag=0;

    mark=inf;

    t=1;

    for  i=1:mm-1

    k=data(i,1);

    l=data(i,2);

    for j=i+1:mm

    if ((k==data(j,1))&&(l==data(j,2)))||((l==data(j,1))&&(k==data(j,2)))

    if (data(j,3)>data(i,4))&&((data(j,3)-data(i,4))

    intcdata(t,:)=[k l data(j,3)-data(i,4)];

    mark=data(j,3)-data(i,4);

    flag=1;

    else if data(i,3)>data(j,4)&&((data(i,3)-data(j,4))

    intcdata(t,:)=[k l data(i,3)-data(j,4)];

    mark=data(i,3)-data(j,4);flag=1;

    end

    end

    end

    if flag==1

    flag=0;

    t=t+1;

    mark=inf;

    end

    end

    [Y I]= sort(intcdata(:,3));

    csize=max(size(intcdata));

    y=[0 0];

    for i=1:csize

    y(i,:)=[Y(i) (csize-i+1)/csize];

    y(i,:)

    end

    end

    这是函数,我调用的语句是temp=intctime(rmdata{3}),数据见附录

    我想没有一种方法能节省运行的时间。优化一下算法

    16ae97300fb26d5150aca66cd3888cb6.gif

    2014-1-28 14:44 上传

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    里面有rmdata数据

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  • 此函数返回自当前 MATLAB 进程启动以来的正常运行时间(经过的时间)。 返回格式为:MATLAB up DD days, HH:MM:SS
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  • matlab 计算运行时间的办法

    千次阅读 2021-07-31 19:02:49
    计算运行时间的办法 Elapsed time is 0.757994 seconds. tic和toc是用来记录matlab命令执行的时间 tic用来保存当前时间,而后使用toc来记录程序完成时间。 两者往往结合使用,用法如下: tic operations toc 显示...

    计算运行时间的办法

    Elapsed time is 0.757994 seconds.

    tic和toc是用来记录matlab命令执行的时间
    tic用来保存当前时间,而后使用toc来记录程序完成时间。
    两者往往结合使用,用法如下:
    tic
    operations
    toc
    显示时间单位: 秒

    **

    先把矩阵的大小确定再给矩阵的赋值的方法比边赋值边改变矩阵维数的方法更节省时间。

    **

    Matlab里面的计时函数:Matlab的计时函数主要有tic,toc,cputime和etime等,计时函数可以定量的计算完成制定程序所消耗的时间资源,因为可以作为比较程序优劣的一个重要标准。

    cputime函数

    cputime函数返回从调用该函数起所用的总的Cpu时间,单位以秒计算。

    格式如:

    t=cputime;

    任意表达式或者程序

    e=cputime-t;

    etime函数

    e=etime(t2,t1)命令返回向量t1和t2之间的时间段,t1和t2必须含有由clock函数返回的6个元素,即[Year Month Day Hour Minute Second]。

    clc,clear;
    x=rand(2048,1);
    t=clock;
    x=x+1;
    etime(clock,t);
    
    展开全文
  • MATLAB一直运行是为什么

    千次阅读 2021-04-20 02:25:23
    % 时间窗口 params.load=10;% 载荷 params.cityNumber=7; % 城市数量 params.v=50;%平均速度 params.a1=2.5;%装卸效率 params.c1=200;% 运输固定成本 params.c2=1; % 运输变动成本 params.R=R; % 路阻系数 params...

    这三段代码有问题吗?红字部分

    1、function flag=test(params,city_range)

    %判断个体是否满足要求

    demand=params.demand ;

    qvechile=params.load;

    cityNumber=params.cityNumber;

    v=params.v;

    a1=params.a1;

    time_window=params.time_window;

    dd=params.dd;

    k=1;

    q=0;

    d=dd(city_range(1),8);

    A(city_range(1))=d/v;

    q=demand(city_range(1),6);

    for j=2:cityNumber

    d=d+dd(city_range(j),city_range(j-1));

    q=q+demand(city_range(j),6);

    t(city_range(j),city_range(j-1))= dd(city_range(j),city_range(j-1))/v;

    A(city_range(j))=t(city_range(j-1))+ t(city_range(j),city_range(j-1))+a1*demand(city_range(j));

    if time_window(city_range(j))>A(city_range(j))

    t(city_range(j))=time_window(city_range(j));

    else

    t(city_range(j))=A(city_range(j));

    end

    if q>qvechile|| A(city_range(j))>time_window(city_range(j))

    k=k+1;

    end

    iffun(city_range,params,1)>=42

    flag=0;

    else

    flag=1;

    end

    end

    2、function city_range=Code(params)

    %该函数用于初始化个体

    flag=0;

    cityNumber=params.cityNumber;

    while flag==0

    city_range=randperm(cityNumber);

    flag=test(params,city_range);

    end

    end

    3、

    %%遗传算法多目标模型主程序

    clc

    clear

    dbstop if error

    load data

    params.dd=dd; % 距离矩阵

    params.time_window=time_window;% 时间窗口

    params.load=10;% 载荷

    params.cityNumber=7;        % 城市数量

    params.v=50;%平均速度

    params.a1=2.5;%装卸效率

    params.c1=200;% 运输固定成本

    params.c2=1;        % 运输变动成本

    params.R=R;        % 路阻系数

    params.G=G;        % 高原反应系数

    params.Wm=Wm;% 物资总量

    params.p=500;% 惩罚值

    params.demand=demand;

    %%初始化遗传算法参数

    maxgen=1;%进化代数,即迭代次数

    sizepop=100;        %种群规模

    pcross=0.8;        %交叉概率选择,0和1之间

    pmutation=0.1;        %变异概率选择,0和1之间

    individuals=struct('fitness',zeros(sizepop,1),'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体

    %%初始化种群计算适应度值

    %初始化种群

    for i=1:sizepop

    %随机产生一个种群

    individuals.chrom(i,:)=Code(params);

    %计算适应度

    individuals.fitness(i)=fun(individuals.chrom(i,:),params,1); %染色体的适应度

    end

    %找最好的染色体

    [bestfitness, bestindex]=min(individuals.fitness);

    bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); % 最好的染色体

    avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度

    %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度

    trace=[avgfitness bestfitness];

    %%迭代寻优

    %进化开始

    for i=1:maxgen %选择

    individuals=Select(individuals,sizepop);

    %交叉

    individuals.chrom=Cross(pcross,individuals.chrom,params);

    %变异

    individuals.chrom=Mutation(pcross,individuals.chrom,params);

    %计算适应度

    for j=1:sizepop

    x=individuals.chrom(j,:); %解码

    individuals.fitness(j)=fun(x,params,1);

    end

    %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置

    [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);

    [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);

    %代替上一次进化中最好的染色体

    if bestfitness>newbestfitness

    bestfitness=newbestfitness;

    bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);

    end

    individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;

    individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;

    avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;

    trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度

    end

    %进化结束

    %%结果分析

    [r, c]=size(trace);

    plot(trace(:,2),'r-');

    hold on

    plot(trace(:,1))

    xlim([1 length(trace)])

    legend('最优适应度值','平均适应度值')

    grid on

    title('适应度曲线','fontsize',12);

    xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);

    disp('适应度变量');

    x=bestchrom;

    %窗口显示

    disp([bestfitness x]);

    展开全文
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