Hvad er kontinuerlig optimering?

Kontinuerlig optimering er en gren af ​​anvendt matematik inden for optimeringsfeltet, der henviser til valg af det største element fra et stort sæt alternative indstillinger. Denne form for optimering adskiller sig fra diskret optimering, idet variabler, der bruges i en objektiv funktion, er i stand til at antage reelle værdier, såsom intervalværdier fra en reel linje. Kontinuerlig optimering anvendes til mange forskellige områder og discipliner, herunder datalogi, markedsanalyse og mikroøkonomi. Det er også et vigtigt aspekt inden for det bredere felt af matematik.

I computervidenskab bruges kontinuerlig optimering til mange forskellige ting, herunder instruktionsstrømme i en applikation. Programmerere bruger en dynamisk optimizer, der er hardwarebaseret til at optimere en bestemt applikation kontinuerligt. Hardwaren er enkel og tabelbaseret, bruges og placeres i visse trin til dataflow-optimeringsfunktioner. En kontinuerlig optimizer skaber en reduktion i dataflowhøjden, udfører konstant og konsekvent udbredelse, eliminering af overflødige belastninger, omfordeling, fjernelse af lydløse butikker og videresendelse af butikker. Effekten af ​​en optimeringspræstation forbedres af integrerede værdier, der genereres fra enheder, der udføres tilbage til den samme optimeringsproces.

Hvad dette tillader, er udførelsen af ​​kontinuerlig optimeringstid, der er lavet af inputværdierne af instruktionerne i optimizer. Dette efterlader en mindre mængde arbejde for dele af programmets pipeline, som ikke er i orden. Kontinuerlig optimering er også i stand til at registrere falske forudsigelser af grene meget tidligere, hvilket skaber en reduktion i straf for falske forudsigelser. Dette er meget nyttigt inden for computervidenskab og bruges i enheder som mediabranch arbejdsbelastning, SPECint og SPECfp. Det har vist sig, at optimizer-funktionen udføres med en succesrate på 33% og løser problemer med en succesrate på 29%.

Et andet studiefelt, der bruger kontinuerlig optimering, er markedsanalyse og mikroøkonomi, især hvad angår små, isolerede kundedemografier og markeder. Succesfulde analytikere bruger kontinuerlig optimering til at bestemme deres værdier med hensyn til kunder ved at følge dem såvel online som slukket. Der er visse open source-softwareprogrammer, der tillader disse analytikere at tilslutte værdier eller følge demografien i bestemte områder. Hvad disse analytikere håber at opnå, er at reducere omkostningerne ved vedligeholdelse og implementering ved at udnytte bestemte sæt tags samt skabe en særlig samlet infrastruktur, der tjener alle potentielle marketingkampagner. De forsøger at analysere de tilgængelige data og bruge dem til at optimere effektiviteten af ​​deres markedsføring.