MATLAB工具箱实现高效优化地球移动距离（EMD）快速计算引擎

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的快速地球移动距离（EMD）计算引擎，采用最新的高效优化技术。能够高效处理大规模分布数据集和高维特征向量，显著提升传统EMD算法的计算速度，适用于复杂数据的相似性匹配分析。

详 情 说 明

基于高效优化技术的地球移动距离（EMD）快速计算引擎

项目介绍

本项目致力于实现当前最快速的地球移动距离（EMD）算法，专门用于处理大规模分布数据的相似性度量。系统通过多维度优化技术，显著提升传统EMD算法的计算效率，支持高维特征向量和概率分布的快速匹配分析，可广泛应用于图像检索、模式识别和数据挖掘等领域。

功能特性

• 高效算法核心：采用快速传输算法优化，大幅降低计算复杂度
• 多尺度近似计算：支持精度与速度的灵活权衡，适应不同应用场景
• 并行GPU加速：利用现代GPU硬件实现大规模并行计算，提升处理效率
• 完整输出信息：除EMD距离值外，还提供最优传输方案和详细性能报告

使用方法

输入参数

• 源分布数据：n×d维矩阵，表示d维特征空间中的n个样本点及其权重
• 目标分布数据：m×d维矩阵，表示d维特征空间中的m个样本点及其权重
• 距离矩阵：n×m矩阵（可选参数），表示点对点之间的基础距离度量

输出结果

• EMD距离值：双精度浮点数，表示两个分布之间的最小传输成本
• 最优传输方案：稀疏矩阵格式，展示具体的质量传输路径和流量分配
• 计算性能报告：包含算法收敛时间、内存使用情况和精度评估的结构体数据

基本调用示例

% 准备输入数据 source_dist = rand(100, 3); % 100个3维源分布点 target_dist = rand(150, 3); % 150个3维目标分布点

% 计算EMD距离 [emd_distance, transport_plan, performance] = main(source_dist, target_dist);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 硬件建议：8GB以上内存，支持CUDA的GPU（如需使用GPU加速功能）
• 依赖工具包：Optimization Toolbox, Parallel Computing Toolbox（可选）

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，整合了地球移动距离计算的全流程功能。该文件实现了核心算法调度、多尺度优化策略控制、并行计算资源管理以及结果输出格式化等关键能力。具体包含分布数据预处理、距离矩阵构建、传输问题优化求解、计算结果验证与性能分析等完整计算链路的协调执行。