Simplification de boucles dans une combinaison de matrices

Bonjour à tous,

Tout d'abord, j'aimerai dire que ce site est génial, c'est une vrai mine d'or. Malheureusement je n'ai pas réussi à trouver le filon qui m'intéresse.
Je me permets donc d'ouvrir une nouvelle discussion.

Je dispose de 4 matrices de 3 dimensions : M1(i,j,2) ; M2(k,l,2) ; M3(m,n,2) et M4(o,p,2).
J'aimerai pour chaque combinaison possible vérifier certaines conditions. Si ces conditions sont remplies, j'aimerai enregistrer les indices matriciels correspondants (i,j,k,l,m,n,o et p) afin d'être capable d'aller chercher les valeurs correspondantes dans les matrices.
Il y a au total donc i*j*k*l*m*n*o*p combinaisons.

J'ai dans un premier temps pensé à faire la méthode "bourrin" en codant ceci avec des boucles for.
deux problèmes se posent à moi:
1) La matrice de résultat "solution" dans laquelle j'aimerais stocker les indices vérifiant les conditions, pour limiter le temps de calcul, doit être prédéfini. Or, si j'ai 4 matrices de tailles (50,50,2) il me faudrait pré-créer une matrice de taille (50^8,8). Et le genre de fonctions zeros(50^8,8) dépasse la limite autorisée par Matlab.
2) Le temps de calcul est extrêmement long. Ma boucle a pris 3h ce matin pour arriver à terme...

Je me demande donc s'il existe des fonctions dans Matlab permettant de simplifier/optimiser mon algorithme, en évitant au maximum les boucles qui sont chronophages.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 sol=0; for i=1:imax for j=1:jmax for k=1:kmax for l=1:lmax for m=1:mmax for n=1:nmax for o=1:omax for p=1:pmax if (M1(i,j,1)+M2(k,l,1)+M3(m,n,1)+M4(o,p,1))>=(-(FX_ENV-precision_X)) ... % condition sur la limite inférieure de FXenv && (M1(i,j,1)+M2(k,l,1)+M3(m,n,1)+M4(o,p,1))<=(-(FX_ENV+precision_X)) ... % condition sur la limite supérieure de FXenv && (M1(i,j,2)+M2(k,l,2)+M3(m,n,2)+M4(o,p,2))>=(-(FY_ENV-precision_Y)) ... % condition sur la limite inférieure de FYenv && (M1(i,j,2)+M2(k,l,2)+M3(m,n,2)+M4(o,p,2))<=(-(FY_ENV+precision_Y)) ... % condition sur la limite inférieure de FYenv && (((X1*M1(i,j,2)-Y1*M1(i,j,1))+(X2*M2(k,l,2)-Y2*M2(k,l,1))+(X3*M3(m,n,2)-Y3*M3(m,n,1))+(X4*M4(o,p,2)-Y4*M4(o,p,1)))>=(-(MZ_ENV-precision_M)))... % condition sur la limite inférieure de MZenv && (((X1*M1(i,j,2)-Y1*M1(i,j,1))+(X2*M2(k,l,2)-Y2*M2(k,l,1))+(X3*M3(m,n,2)-Y3*M3(m,n,1))+(X4*M4(o,p,2)-Y4*M4(o,p,1)))<=(-(MZ_ENV+precision_M))) % condition sur la limite supérieure de MZenv % si les critères sur les efforts et moment % sont validés alors on note les indices des % solutions correspondants sol=sol+1; solution(sol,:)=[i,j,k,l,m,n,o,p]; end end end end end end end end end
Merci beaucoup pour votre aide.
Je suis ouvert à toute proposition qui m'aiderait à avancer sur ce sujet et n’hésitez pas à me demander quoique ce soit si je ne suis pas clair.

Bien cordialement,
Jérémie.

:salut:

À regarder ton problème, je ne comprends pas du tout ce que tu souhaites réellement faire… A priori, difficile d'optimiser ton code comme il est là (du moins, au niveau algorithmique), sans chercher à le comprendre. Que veux-tu faire avec ce programme ? As-tu des propriétés particulières dans tes matrices ? (Par exemple, toutes les valeurs d'un M1..4 sont au-dessus de tel seuil, ce qui permet de faire certains tests en amont et limiter le nombre d'itérations en amont. De là, par exemple, une fois que tu as itéré sur i et j, tu peux vérifier la valeur de M1(i,j,1) et vérifier s'il est possible que la première condition soit remplie : la valeur pourrait être trop élevée pour que ça puisse marcher.)

Bonjour et merci de ta réponse rapide Dourouc05, je te prie d'excuser ma réponse tardive.

Imaginons que nous avons 4 bateaux, chaque bateau tire avec un certain angle et une certaine force. Les matrices M1 à M4 servent à stocker toutes les combinaisons possibles de couple force/angle pour chaque bateau. Cela revient à stocker des positions que peut prendre chaque bateau dans sa zone de navigation. J'ai créée ces matrices grâce à des boucles sur la force avec un certain pas et sur l'angle. Pour plus de précision j'ai utilisé des petits pas, mais en contrepartie j'avais de grosses matrices.

Une fois ces matrices construites, je voulais combiner toutes les possibilités entre elles. En les combinant, je voulais vérifier que certains critères d'efforts et de moment soient validés. Je n'avais pas trouvé d'autre solution pour ce faire que de repartir dans une boucle (cf. mon précédent post). Le calcul était super long.

Du coup, ça m'a pris un moment mais j'ai trouvé une solution pour écourter de façon drastique le temps de résolution de mon problème. Je vais vous le partager ici.

En fait, au lieu de construire 1 matrice par bateau, contenant toutes les positions qu'il pourrait prendre, avec des boucles for sur l'angle et la force, j'ai utilisé la fonction random.
J'ai au final construit une seule grosse matrice de taille (n,4,2) où n fois, je tire une position aléatoire dans la zone de navigation du bateau 1 en position (n,1,: ). De même pour le bateau 2 en position (n,2,: ) jusqu'au quatrième bateau en (n,4,: ).
J'ai donc n fois un ensemble de combinaison possible où mes 4 bateaux travaillent ensemble. En choisissant un n important je suis assez précis.
L'avantage c'est que pour vérifier mes critères, je n'ai plus à travailler sur un ensemble de boucles mais sur une seule, sur le nombre de ligne n de ma matrice générale.

Je ne sais pas si je suis clair, car je suis à fond dedans mais en dire davantage n'aiderait pas à saisir la conclusion de mon post initial.

Bref, ce problème est résolu. J'espère avoir été assez clair sur ma façon de résoudre mon problème.