지속적인 최적화 란 무엇입니까?

연속 최적화는 최적화 분야에서 적용된 수학의 한 가지 지점으로, 많은 대체 옵션 세트에서 가장 큰 요소를 선택하는 것을 말합니다. 이러한 종류의 최적화는 목적 함수에 사용 된 변수가 실제 라인의 간격 값과 같은 실제 값을 가정 할 수 있다는 점에서 이산 최적화와 다릅니다. 지속적인 최적화는 컴퓨터 과학, 시장 분석 및 미시 경제학을 포함한 다양한 분야와 분야에 적용됩니다. 또한 광범위한 수학 분야에서 중요한 측면입니다.

컴퓨터 과학에서 지속적인 최적화는 응용 프로그램의 명령 스트림을 포함하여 여러 가지 용도로 사용됩니다. 프로그래머는 특정 응용 프로그램을 지속적으로 최적화하기 위해 하드웨어 기반의 동적 최적화 프로그램을 사용합니다. 하드웨어는 단순하고 테이블 기반이며 데이터 흐름 최적화 기능을 위해 특정 단계에 사용되고 배치됩니다. 지속적인 최적화 프로그램은 데이터 흐름 높이를 줄여 일정하고 일관된 전파, 중복로드 제거, 재 연결, 자동 저장소 제거 및 저장소 전달을 수행합니다. 동일한 최적화 프로세스로 다시 실행되는 단위에서 생성 된 통합 값으로 최적화 성능의 영향이 향상됩니다.

이것이 허용하는 것은 연속 최적화 시간의 실행이며, 이는 최적화 프로그램 내의 명령어의 입력 값으로 구성됩니다. 이로 인해 프로그램 파이프 라인의 일부에 대해서는 적은 양의 작업이 남게됩니다. 지속적인 최적화는 또한 훨씬 더 일찍 분기의 잘못된 예측을 감지 할 수 있으므로 잘못된 예측의 패널티가 줄어 듭니다. 이것은 컴퓨터 과학 영역에서 매우 유용하며 미디어 브랜치 워크로드, SPECint 및 SPECfp와 같은 엔터티에 사용됩니다. 최적화 기능은 33 %의 성공률로 실행되고 29 %의 성공률로 문제를 해결하는 것으로 밝혀졌습니다.

지속적인 최적화를 사용하는 또 다른 연구 분야는 특히 소규모의 고립 된 고객 인구 통계 및 시장과 관련된 마케팅 분석 및 미시 경제학입니다. 성공적인 분석가는 지속적인 최적화를 사용하여 온라인뿐만 아니라 고객을 따라 고객에 대한 가치를 결정합니다. 이러한 분석가가 특정 영역에서 가치를 꽂거나 인구 통계를 추적 할 수있는 특정 오픈 소스 소프트웨어 프로그램이 있습니다. 이러한 분석가들이 달성하고자하는 것은 특정 태그 세트를 활용하고 모든 잠재적 인 마케팅 캠페인을 수행 할 수있는 특정 통합 인프라를 만들어 유지 관리 및 구현 비용을 줄이는 것입니다. 그들은 손에 든 데이터를 분석하고이를 활용하여 마케팅 효율성을 최적화합니다.