Matlab 在for循环内的迭代期间更改模具的大小

我有一个2x1列向量的矩阵[35行x 39列]，表示有序对。我还有一个函数，它创建一个9点模具并计算这些点，然后返回9个值并选择最大的一个。然后，它将创建另一个以最大返回值所在位置为中心的9点模具，并继续执行，直到函数在矩阵中的全局最大值处终止

我的问题是，如何通过忽略已评估的点来提高模具的效率？我不想每次评估9分，因为这将花费更长的时间，我正在努力使这个过程尽可能快

过程： 1.）评估一个点及其周围的8， 2.）选择最大的返回值， 3）转到那一点， 4.）重复

我引用一个单元格，所以我使用{I，j}索引

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以下是我的代码：

for k = 1:10^(6)

            Setpoint1 = Field{i,j}(1);
            Setpoint1 = Field{i,j}(2);

            Setpoint2 = Field{i-1,j-1}(1);
            Setpoint2 = Field{i-1,j-1}(2);

            Setpoint3 = Field{i-1,j}(1);
            Setpoint3 = Field{i-1,j}(2);

            Setpoint4 = Field{i-1,j+1}(1);
            Setpoint4 = Field{i-1,j+1}(2);

            Setpoint5 = Field{i,j-1}(1);
            Setpoint5 = Field{i,j-1}(2);

            Setpoint6 = Field{i,j+1}(1);
            Setpoint6 = Field{i,j+1}(2);

            Setpoint7 = Field{i+1,j-1}(1);
            Setpoint7 = Field{i+1,j-1}(2);

            Setpoint8 = Field{i+1,j}(1);
            Setpoint8 = Field{i+1,j}(2);

            Setpoint9 = Field{i+1,j+1}(1);
            Setpoint9 = Field{i+1,j+1}(2);

从那里我进行了9次函数调用，只记录rSquared值（temp1 etc是一个具有多个字段的对象，但我只关心rSquared）

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Dan，当我将它与不同的算法进行比较时，我发现：（我可以解决这个问题，我需要的帮助就是这个模板。

如果没有关于函数属性的更多信息（单调性很好），那么没有什么比尝试所有可能性更好的了

至少要确保你每件事都只做一次，但我想如果你只做了所有的事情，那是微不足道的

如果您想要性能，请尝试

cellfun

它比循环稍微复杂一些，但可能会提供最佳速度

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如果您仍在寻找提高启发式效率的方法，只需跟踪您的进度：

toBeEvaluated = true(35,39);

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如果你考虑评估一个点，检查它是否仍然需要完成。在简单地将进度矩阵中的值设置为false之后，你的技术不能保证一个全局的Max你能共享一些示例代码吗？因此，帮助我更好地理解你的问题——为什么不为每一点计算这个平方值，存储所有的它们在某个数组中，只选择最大的？另外，您是否注意到您正在用第二个坐标覆盖每个

设定点

变量？有1365个不同的点组合，每个点通过模型计算大约需要2-3秒。我花了30-40分钟执行程序，我想该算法将初始猜测放在矩阵的中间，i＝18，j＝20。

toBeEvaluated = true(35,39);