Cos'è l'ottimizzazione continua?
L'ottimizzazione continua è un ramo della matematica applicata nel campo dell'ottimizzazione, che si riferisce alla selezione dell'elemento più grande da un ampio set 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.
In 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 reduction In 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 dai valori integrati generati dalle unità che vengono eseguite allo stesso processo di ottimizzazione.
Ciò che ciò consente è l'esecuzione del tempo di ottimizzazione continua, che è realizzato con 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 ottimizzatore è stata eseguita a un 3Tasso di successo del 3% 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 i piccoli e isolati dati demografici e mercati dei clienti. 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.