嘿，这个问题我之前帮不少人解决过——每次循环都启动MATLAB确实是效率杀手，尤其是大规模计算的时候。给你几个实用的方案，从易到难，你可以根据自己的需求选：

这个方案几乎不用动你现有的核心计算逻辑，只需要给MATLAB脚本加个循环监听机制，同时用信号文件避免读写冲突：

• 先修改你的MATLAB脚本，让它进入持续运行的循环，等待Fortran的信号再处理数据：

% 初始化：清理残留的信号文件
if exist('ready.txt', 'file'), delete('ready.txt'); end
if exist('done.txt', 'file'), delete('done.txt'); end

while true
    % 等待Fortran发出的"数据就绪"信号
    if exist('ready.txt', 'file')
        % 读取输入数据
        data = load('dataintomatlab.dat');
        % 执行你的处理逻辑
        processed_data = your_processing_code(data);
        % 保存输出结果
        save('dataoutmatlab.dat', 'processed_data', '-ascii');
        % 发送"处理完成"信号
        fclose(fopen('done.txt', 'w'));
        % 删除就绪信号，准备下一轮
        delete('ready.txt');
    end
    % 短暂休眠，避免占用过多CPU资源
    pause(0.1);
end

• Fortran这边的修改：每次生成dataintomatlab.dat后，创建一个空的ready.txt文件，然后循环等待done.txt出现；读取完dataoutmatlab.dat后，删除done.txt即可。
• 这样MATLAB只需要启动一次，一直后台运行，彻底避免了反复启动关闭的耗时。

这个方案彻底抛弃文件IO，直接在Fortran里调用MATLAB引擎，数据在内存中直接传递，效率提升非常明显，是官方推荐的联动方式：

针对你的环境配置（Windows10+VS2013+Intel编译器+MATLAB R2019a） #

1. 在VS2013的Fortran项目中，添加MATLAB引擎头文件路径：C:\Program Files\MATLAB\R2019a\extern\include
2. 添加链接库路径：C:\Program Files\MATLAB\R2019a\extern\lib\win64\intel（32位系统选win32）
3. 链接必要的库文件：libeng.lib、libmx.lib

示例Fortran代码 #

program call_matlab_engine
    use engwind
    implicit none
    type(Engine) :: eng
    real, dimension(100,100) :: input_data, output_data
    integer :: status
    mwPointer :: mx_input, mx_output

    ! 启动MATLAB引擎（后台运行，无界面）
    eng = engOpen('')
    if (eng == NULL()) then
        write(*,*) 'Failed to start MATLAB engine'
        stop
    end if

    ! 替换成你的实际计算数据
    input_data = reshape([(real(i), i=1,10000)], [100,100])

    ! 将Fortran数组转换为MATLAB矩阵
    mx_input = mxCreateDoubleMatrix(100, 100, mxREAL)
    call mxSetPr(mx_input, loc(input_data))
    ! 将矩阵传入MATLAB工作区，命名为"input_data"
    status = engPutVariable(eng, 'input_data', mx_input)

    ! 调用你的MATLAB脚本或处理函数
    status = engEvalString(eng, 'processed_data = your_mfile_logic(input_data);')

    ! 从MATLAB工作区获取处理结果
    mx_output = engGetVariable(eng, 'processed_data')
    call mxGetPr(mx_output, loc(output_data))

    ! 清理资源
    call mxDestroyArray(mx_input)
    call mxDestroyArray(mx_output)
    status = engClose(eng)

end program call_matlab_engine

• 优点：完全消除文件IO的开销，MATLAB引擎只启动一次，所有数据在内存中传递，是效率最高的方案，稳定性也有官方保障。
• 注意：如果要直接调用你的现有.m文件，把engEvalString里的内容改成engEvalString(eng, 'run(''my_mfile.m'');')即可。

如果你的数据量特别庞大，连内存传递都觉得有压力，可以考虑用Windows的共享内存或命名管道：

• Fortran通过Windows API创建共享内存块并写入数据，MATLAB这边调用Windows API读取共享内存，彻底绕开文件系统的瓶颈。
• 这个方案需要一定的Windows编程基础，实现复杂度较高，适合对性能有极致需求的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wu Gao