在MATLAB中解决循环内的小线性程序的最快方法是什么？

Question

我在一个大时间循环中运行linprog来解决小型（m，n＆lt; = 3）线性程序，但它是我的代码的瓶颈。我发现在选项中使用Simplex（Large scale 'off'）而不是内部点会使它更快一些。有更快的方法吗？矩阵A总是小且密集（m，n＆lt; = 3）。我尝试过TOMLAB的MINOS和LPOPT以及QPOPT但仍然linprog更快。我不知道也许我没有正确使用TOMLAB，或者他们只是对大问题规模更好。

是否有一种简单的方法可以为较小的问题编写更快的LP解算器。对于我当前的问题linprog，单次迭代需要〜.0012秒来解决2 * 2问题。我把它放在一个嵌套循环中，下面是一个伪代码：

for t =1:nt 
  for n = 1:N 
      linprog 
  end 
end

所以最好让它像〜0.0005秒/迭代一样快。我想在尝试使内循环平行之前这样做。由于依赖性（时间循环），外部循环不能并行。

我非常感谢任何帮助，因为我的模拟需要比实时更快。

谢谢，

雏鹰

编辑：线性程序的格式为：

max 1'x 
s.t.  Ax <= b
      lb<=x<=ub

x和1是向量，我们正在尝试最大化sum（x），这就是为什么我们在1的向量和x之间有一个内积。没有等式约束，m的{​​{1}}，n都是＆lt; = 3。每次A和A迭代后，lb，ub和t会发生变化。此外，我对时间循环的速度感兴趣，因为n＆gt;＆gt; nt，因此通过制定更大的问题来移除内循环将无济于事。