matlab中简化以下代码：xx=zeros(HT,W,N); xx1=zeros(H,W,N); xx2=zeros(H,W,N); xx3=zeros(H,W,N); Naa=zeros(H,1,N); Nbb=zeros(H,1,N); fit=zeros(1,N); x=intvar(HT,W); x1=intvar(H,W); x2=intvar(H,W); x3=intvar(H,W); Na=intvar(H,1); Nb=intvar(H,1); for n=1:N q_a(:,:,n)=q0_a.exp(-sigma.(c_w(:,:,n)./c_w0-1)); q_aa_n=[]; sta0_aa=[]; for ht=1:H*T q_aa_n=[q_aa_n;q_a(:,:,n)]; sta0_aa=[sta0_aa;sta0_a]; end q_ahwk(:,:,n)=q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a(:,:,n)=sta0_aa.*pro(:,:,n); [xx(:,:,n), xx1(:,:,n),xx2(:,:,n),xx3(:,:,n),Naa(:,:,n),Nbb(:,:,n),fit(n)]=sub1(x,x1,x2,x3,Na,Nb,H,L,u0,u,delta0,delta,Nsum,ma,mb,wd,luc,p(:,:,n),p_b1,p_b2,p_b3,q_ahwk(:,:,n),q_b1,q_b2,q_b3,sta_a(:,:,n),sta_b1,sta_b2,sta_b3,xop); end。请优化代码求解速度并输出代码

以下是简化后的代码：

xx = zeros(HT, W, N);
xx1 = zeros(H, W, N);
xx2 = zeros(H, W, N);
xx3 = zeros(H, W, N);
Naa = zeros(H, 1, N);
Nbb = zeros(H, 1, N);
fit = zeros(1, N);

x = intvar(HT, W);
x1 = intvar(H, W);
x2 = intvar(H, W);
x3 = intvar(H, W);
Na = intvar(H, 1);
Nb = intvar(H, 1);

for n = 1:N
    q_a_n = q0_a .* exp(-sigma .* (c_w(:, :, n) ./ c_w0 - 1));
    q_ahwk_n = repmat(q_a_n .* pro(:, :, n), H * T, 1);
    sta_a_n = repmat(sta0_a .* pro(:, :, n), H * T, 1);
    [xx(:, :, n), xx1(:, :, n), xx2(:, :, n), xx3(:, :, n), Naa(:, :, n), Nbb(:, :, n), fit(n)] = sub1(x, x1, x2, x3, Na, Nb, H, L, u0, u, delta0, delta, Nsum, ma, mb, wd, luc, p(:, :, n), p_b1, p_b2, p_b3, q_ahwk_n, q_b1, q_b2, q_b3, sta_a_n, sta_b1, sta_b2, sta_b3, xop);
end

这里主要是对代码进行了简化和向量化。其中：

- 将 `q_a(:,:,n)` 的计算向量化，避免使用循环；
- 将 `q_aa_n` 和 `sta0_aa` 的计算向量化，避免使用循环；
- 将 `q_ahwk_n` 和 `sta_a_n` 的计算向量化，避免使用循环；
- 简化了调用 `sub1` 函数时的参数传递，避免了不必要的变量定义。

这样可以提高代码的运行速度。