Was ist eine kontinuierliche Optimierung?
kontinuierliche Optimierung ist ein Zweig der angewandten Mathematik im Bereich der Optimierung, was sich auf die Auswahl des größten Elements aus einem großen Satz alternativer Optionen bezieht. Diese Art der Optimierung unterscheidet sich von einer diskreten Optimierung darin, dass Variablen, die in einer objektiven Funktion verwendet werden, in der Lage sind, reale Werte anzunehmen, z. B. Intervallwerte aus einer realen Linie. Die kontinuierliche Optimierung wird auf viele verschiedene Bereiche und Disziplinen angewendet, einschließlich Informatik, Marktanalyse und Mikroökonomie. Es ist auch ein wichtiger Aspekt im breiteren Bereich der Mathematik.
In der Informatik wird für viele verschiedene Dinge kontinuierliche Optimierung verwendet, einschließlich Anweisungsströmen in einer Anwendung. Programmierer verwenden einen dynamischen Optimierer, der Hardware basiert, um eine bestimmte Anwendung kontinuierlich zu optimieren. Die Hardware ist einfach und tabelbasiert, wird verwendet und in bestimmte Phasen für Datenflow-Optimierungsfunktionen platziert. Ein kontinuierlicher Optimierer erstellt ein Reduktionn in der Datenflusshöhe, der konstanten und konstanten Ausbreitung, der Eliminierung redundanter Lasten, der Neuaufnahme, der Entfernung stiller Geschäfte und der Weiterleitung von Geschäften. Die Auswirkung einer Optimierungsleistung wird durch integrierte Werte verbessert, die aus Einheiten generiert werden, die auf denselben Optimierungsprozess ausgeführt werden.
Was dies zulässt, ist die Ausführung der kontinuierlichen Optimierungszeit, die aus Eingabewerten der Anweisungen innerhalb des Optimierers besteht. Dadurch bleibt eine geringere Menge an Arbeit für Teile der Pipeline des Programms, die nicht in Ordnung sind. Eine kontinuierliche Optimierung ist auch in der Lage, falsche Vorhersagen von Zweigen viel früher nachzuweisen, was zu einer Verringerung der Strafe falsche Vorhersagen führt. Dies ist im Bereich der Informatik sehr nützlich und wird in Entitäten wie MediaBranch -Workloads, Specinta und SpecFP verwendet. Es wurde festgestellt, dass die Optimiererfunktion bei einem 3 ausgeführt wird3% Erfolgsquote und Lösung von Problemen mit einer Erfolgsrate von 29%.
Ein weiteres Studienbereich, das kontinuierliche Optimierung verwendet, ist die Marketinganalyse und die Mikroökonomie, insbesondere in Bezug auf kleine, isolierte Kundendemografie und Märkte. Erfolgreiche Analysten nutzen die kontinuierliche Optimierung, um ihre Werte in Bezug auf Kunden zu bestimmen, indem sie ihnen online und ausgeschaltet werden. Es gibt bestimmte Open -Source -Softwareprogramme, mit denen diese Analysten Werte anschließen oder demografischen Daten in bestimmten Bereichen verfolgen können. Diese Analysten hoffen, die Kosten für die Wartung und Implementierung zu senken, indem bestimmte TAGs -Sätze genutzt werden und eine bestimmte einheitliche Infrastruktur erstellt werden, um alle potenziellen Marketingkampagnen zu bedienen. Sie versuchen, die vorliegenden Daten zu analysieren und sie zu verwenden, um die Effizienz ihres Marketings zu optimieren.