首先是模型的搭建问题。在Simulink环境中建模时，以s域的表达式进行建模时问题要少一些，增大误差限、取消过零检测等可以提高发展速度，减少警告信息。
其次是可以改变仿真的模式。在老版本Simulink中，这个选择很少，但是新版本有了Normal、Accelerator和Rapid Accelerator、HIL等模式。硬件在回路HIL显然速度最快，但是好多时候并不适用，因为首先要有相应的硬件，其次是仿真对象要支持代码生成。
再者就是有一些模块会显著拖慢仿真速度，它们相当于“木桶理论”中的那块“短板”了。例如Simulink中的X-Y图这样实时刷新绘图的模块。如果模式中有这个模块，则仿真的时候它会缓慢地刷新X-Y图，仿真速度肯定快不了。
第四种方法是并行执行和分布式执行，相当于多个人一起完成一项工作，前提是要有并行执行的许可和分布式执行的许可。并行执行就是在多核CPU的计算机上，打开多个Matlab，然后自动或者手动分配进行并行处理;分布式执行则是多台计算机使用高速网络互联之后分别处理。这种仿真方法其速度提高非常显著，特别是在处理大量迭代计算的时候，不过不是一般的开发者所能具备的。
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