Che cos'è l'ottimizzazione continua?
L'ottimizzazione continua è una branca della matematica applicata nel campo dell'ottimizzazione, che si riferisce alla selezione del massimo elemento da una vasta gamma di opzioni alternative. Questo tipo di ottimizzazione è diversa dall'ottimizzazione discreta in quanto le variabili utilizzate in una funzione obiettivo 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, inclusi i flussi di istruzioni in un'applicazione. I programmatori utilizzano un ottimizzatore dinamico basato su hardware per ottimizzare una determinata applicazione in modo continuo. L'hardware è semplice e basato su tabella, utilizzato e inserito 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 una propagazione costante e coerente, eliminazione di carichi ridondanti, riassociazione, rimozione di archivi silenziosi e inoltro di negozi. L'impatto di una prestazione di ottimizzazione è migliorato da valori integrati generati da unità che vengono eseguite nello stesso processo di ottimizzazione.
Ciò che consente è l'esecuzione di tempi di ottimizzazione continui, che sono costituiti da valori di input delle istruzioni all'interno dell'ottimizzatore. Questo lascia una piccola quantità di lavoro per porzioni della pipeline del programma che non sono in ordine. L'ottimizzazione continua è anche in grado di rilevare false predizioni delle filiali molto prima, il che crea una riduzione della penalità delle false previsioni. Questo è abbastanza utile nel regno dell'informatica e viene utilizzato in entità come carichi di lavoro mediabranch, SPECint e SPECfp. La funzione di ottimizzazione è stata trovata per eseguire con un tasso di successo del 33% e risolvere 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 e i mercati dei clienti piccoli e isolati. Gli analisti di successo utilizzano l'ottimizzazione continua per determinare i loro valori riguardanti i clienti seguendoli online e offline. Esistono alcuni programmi software open source che consentono a questi analisti di inserire valori o seguire dati demografici in determinate aree. Ciò che questi analisti sperano di ottenere 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 li usano per ottimizzare l'efficienza del loro marketing.