Cos'è l'ottimizzazione continua?

L'ottimizzazione continua è un ramo della matematica applicata nel campo dell'ottimizzazione, che si riferisce alla selezione del più grande elemento da un ampio insieme di opzioni alternative.Questo tipo di ottimizzazione è diverso dall'ottimizzazione discreta in quanto le variabili utilizzate in una funzione obiettiva sono in grado di assumere valori reali, come i valori di intervallo da una linea reale.L'ottimizzazione continua viene applicata a molti campi e discipline diversi, tra cui informatica, analisi di mercato e microeconomia.È anche un aspetto importante nel più ampio campo della matematica.

Nell'informatica, l'ottimizzazione continua viene utilizzata per molte cose diverse, compresi i flussi di istruzioni in un'applicazione.I programmatori utilizzano un ottimizzatore dinamico che è basato su hardware per ottimizzare una determinata applicazione in modo continuo.L'hardware è semplice e basato sulla tabella, utilizzato e collocato in determinate fasi per le funzioni di ottimizzazione del flusso di dati.Un ottimizzatore continuo crea una riduzione dell'altezza del flusso di dati, eseguendo propagazione costante e coerente, eliminazione di carichi ridondanti, riassociazione, rimozione di negozi silenziosi e inoltro dei negozi.L'impatto delle prestazioni di ottimizzazione è migliorato da valori integrati generati dalle unità eseguite indietro allo stesso processo di ottimizzazione.

Ciò che ciò consente è l'esecuzione del tempo di ottimizzazione continua, che è fatta di valori di input delle istruzioni all'interno dell'ottimizzatore.Questo lascia una quantità minore di lavoro per parti della pipeline del programma che non sono in ordine.L'ottimizzazione continua è anche in grado di rilevare false previsioni dei rami molto prima, il che crea una riduzione della pena di false previsioni.Ciò è abbastanza utile nel regno dell'informatica e viene utilizzato in entità come carichi di lavoro di Mediabranch, Specint e SPECFP.Si è scoperto che la funzione Optimizer eseguirà un tasso di successo del 33% e risolva i problemi con un tasso di successo del 29%.

Un altro campo di studio che utilizza l'ottimizzazione continua è l'analisi di marketing e la microeconomia, in particolare per quanto riguarda la demografia dei clienti isolati e isolatie mercati.Gli analisti di successo usano un'ottimizzazione continua per determinare i loro valori per quanto riguarda i clienti seguendoli online e OFF.Esistono alcuni programmi software open source che consentono a questi analisti di collegare i valori o seguire i dati demografici in determinate aree.Ciò che questi analisti sperano di raggiungere è ridurre i costi di manutenzione e implementazione sfruttando determinati set di tag e creando una particolare infrastruttura unificata per servire tutte le potenziali campagne di marketing.Cercano di analizzare i dati a portata di mano e utilizzarli per ottimizzare l'efficienza del loro marketing.