Qu'est-ce que l'optimisation continue?
L’optimisation continue est une branche des mathématiques appliquées dans le domaine de l’optimisation, qui consiste à sélectionner le plus grand élément parmi un large éventail d’options alternatives. Ce type d'optimisation diffère de l'optimisation discrète en ce que les variables utilisées dans une fonction objectif sont capables d'assumer des valeurs réelles, telles que des valeurs d'intervalle à partir d'une ligne réelle. L'optimisation continue est appliquée à de nombreux domaines et disciplines, y compris l'informatique, l'analyse de marché et la microéconomie. C'est également un aspect important du domaine plus large des mathématiques.
En informatique, l'optimisation continue est utilisée pour beaucoup de choses différentes, y compris les flux d'instructions dans une application. Les programmeurs utilisent un optimiseur dynamique basé sur le matériel pour optimiser une application donnée de manière continue. Le matériel est simple et basé sur des tables, utilisé et placé à certaines étapes pour les fonctions d’optimisation du flux de données. Un optimiseur continu crée une réduction de la hauteur du flux de données, en effectuant une propagation constante et constante, l'élimination des charges redondantes, la réassociation, la suppression des magasins silencieux et le transfert des magasins. L'impact des performances d'optimisation est renforcé par les valeurs intégrées générées à partir d'unités exécutées selon le même processus d'optimisation.
Cela permet l'exécution d'un temps d'optimisation continu, constitué des valeurs d'entrée des instructions dans l'optimiseur. Cela laisse moins de travail pour des parties du pipeline du programme qui ne sont pas en ordre. L'optimisation continue permet également de détecter les fausses prédictions de branches beaucoup plus tôt, ce qui permet de réduire la pénalité liée aux fausses prédictions. Ceci est très utile dans le domaine de l'informatique et est utilisé dans des entités telles que les charges de travail du médiabranque, SPECint et SPECfp. Il a été constaté que la fonction d’optimiseur s’exécutait à un taux de réussite de 33% et résolvait les problèmes à un taux de réussite de 29%.
L'analyse marketing et la microéconomie sont un autre domaine d'étude qui utilise l'optimisation continue, en particulier en ce qui concerne les données démographiques et les marchés de clients isolés. Les analystes performants utilisent l'optimisation continue pour déterminer leurs valeurs vis-à-vis des clients en les suivant en ligne et hors ligne. Certains logiciels libres permettent à ces analystes d’intégrer des valeurs ou de suivre des données démographiques dans certains domaines. Ce que ces analystes espèrent réaliser est de réduire les coûts de maintenance et de mise en œuvre en exploitant certains ensembles de balises, ainsi que de créer une infrastructure unifiée particulière destinée à toutes les campagnes marketing potentielles. Ils cherchent à analyser les données disponibles et à les utiliser pour optimiser l'efficacité de leur marketing.