지속적인 최적화 란 무엇입니까?

연속 최적화는 최적화 분야의 응용 수학 분야로, 대규모 대체 옵션 세트에서 가장 큰 요소를 선택하는 것을 의미합니다. 이러한 종류의 최적화는 객관적인 함수에 사용 된 변수가 실제 라인의 간격 값과 같이 실제 값을 가정 할 수 있다는 것의 개별 최적화와 다릅니다. 지속적인 최적화는 컴퓨터 과학, 시장 분석 및 미시 경제를 포함한 다양한 분야와 분야에 적용됩니다. 또한 더 넓은 수학 분야에서 중요한 측면입니다.

컴퓨터 과학에서 응용 프로그램의 지시 스트림을 포함하여 여러 가지 다른 것에 지속적 최적화가 사용됩니다. 프로그래머는 하드웨어 기반의 동적 최적화기를 사용하여 특정 애플리케이션을 지속적인 방식으로 최적화합니다. 하드웨어는 단순하고 테이블 기반이며 데이터 흐름 최적화 기능을 위해 특정 단계에 사용 및 배치됩니다. 연속 최적화기는 환원을 만듭니다n 데이터 흐름 높이, 일정한 일관된 전파, 중복 부하 제거, 재평가, 무음 매장 제거 및 상점 전달. 최적화 성능의 영향은 동일한 최적화 프로세스로 다시 실행되는 단위에서 생성되는 통합 값으로 향상됩니다.

이것이 허용하는 것은 연속 최적화 시간을 실행하는 것입니다. 이는 최적화 내에서 명령의 입력 값으로 이루어집니다. 이로 인해 프로그램 파이프 라인의 일부에 대해 적은 양의 작업이 남아 있습니다. 지속적인 최적화는 또한 훨씬 더 일찍 가지의 잘못된 예측을 감지 할 수있어, 이로 인해 잘못된 예측의 형벌이 줄어 듭니다. 이것은 컴퓨터 과학 영역에 매우 유용하며 MediaBranch 워크로드, 사양 및 SPECFP와 같은 엔터티에서 사용됩니다. Optimizer 기능은 3에서 실행되는 것으로 밝혀졌습니다.성공률 3% 및 29%의 성공률로 문제를 해결합니다.

지속적인 최적화를 사용하는 또 다른 연구 분야는 특히 소규모 고립 된 고객 인구 통계 및 시장과 관련하여 마케팅 분석 및 미시 경제입니다. 성공적인 분석가는 지속적인 최적화를 사용하여 고객에 대한 가치를 온라인으로 따르고 OFF를 추적함으로써 고객에 대한 가치를 결정합니다. 이 분석가들이 특정 영역에서 가치를 연결하거나 인구 통계를 따를 수있는 특정 오픈 소스 소프트웨어 프로그램이 있습니다. 이러한 분석가들이 달성하고자하는 것은 특정 태그 세트를 활용하고 모든 잠재적 인 마케팅 캠페인에 서비스를 제공하기 위해 특정 통합 인프라를 만들어 유지 보수 및 구현 비용을 줄이는 것입니다. 그들은 당면한 데이터를 분석하고 마케팅의 효율성을 최적화하는 데 사용합니다.