在matlab中简化以下代码：xx=zeros(H*T,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(H*T,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

下面是优化后的代码，使用了向量化和分块计算：

xx=zeros(H*T,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(H*T,W);
x1=intvar(H,W);
x2=intvar(H,W);
x3=intvar(H,W);
Na=intvar(H,1);
Nb=intvar(H,1);

q_ahwk=zeros(H*T,W,N);
sta_a=zeros(H*T,W,N);

for n=1:N
    q_a_n=q0_a.*exp(-sigma.*(c_w(:,:,n)./c_w0-1));
    q_aa_n=repmat(q_a_n(:),H,1);
    sta0_aa=repmat(sta0_a,H,1);
    q_ahwk(:,:,n)=q_aa_n.*pro(:,:,n);
    sta_a(:,:,n)=sta0_aa.*pro(:,:,n);
end

for n=1: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

分块计算可以减少计算量，同时也可以避免内存溢出的问题。如果 H 和 T 的值比较大，可以进一步将 H*T 分成若干个小块进行计算，这样可以更加高效地利用内存。