实现双馈风电场站的细粒度并行仿真是一个复杂而又关键的任务为了攻克这一难题，我们基于MATLAB进行编程，设计了一套能够进行并行计算的仿真程序然而，在探索如何有效加速并行运算时，我们遇到了一些挑战通过深入研究相关文献，我们总结了一系列基于MATLAB实现并行仿真的方法首先，我们尝试利用MATLAB自带的；testParallel Elapsed time is 7 seconds这里运行testParallel函数，已经开辟了2个labs，为了进行多核并行运算，testParallel中，要用parfor代替原来的for循环在运行这个时，观察windows任务管理器，可以发现一共有3个MATLABexe进程其中一个占内存较多的，应该是主控的，他基本不干活，只负责；在File Preferences General Multithreading里打开Matlab会自行吧运算任务分配到各个CPU效率不算很高，但还是很明显的，而且是最简单的方法如果需要多机协同运算，就要使用Parallel Computing Toolbox，比较复杂，我还不懂用，就帮不上忙了；使得程序的时间复杂度一下子就上去了看了下面你的补充回答，好像和多核处理并行计算没关系的虽然最新版的matlab支持这种运行方式，但感觉你似乎还用不到这么做建议你还是优化一下你的算法尽量减少for循环的次数，对于矩阵和向量运算，直接可以采用matlab现有的运算方法；实现matlab与C语言的混合编程，通过openmp多线程技术，有效提升并行仿真加速运算效率首先，基于openmp设计C程序，进行并行仿真加速，然后封装为dll动态链接库，最后在matlab中调用此方法在MATLAB R2020a和Visual Studio 2022环境下实现具体步骤如下11 封装C函数为dll动态链接库 打开Visual Studio 2022；并行计算的原理就是将代码分配到多个处理器中进行运算例如8核的机器，就可以同时调动8个处理器来运算不过为了在运算时你不至于太无聊，还是留下一个给自己做其他事情用吧 1启动和关闭并行计算功能 启动 CoreNum=7 %调用的处理器个数。