Co to jest ciągła optymalizacja?
Ciągła optymalizacja jest gałęzią matematyki stosowanej w dziedzinie optymalizacji, która odnosi się do wyboru największego elementu z dużego zestawu alternatywnych opcji. Ten rodzaj optymalizacji różni się od optymalizacji dyskretnej tym, że zmienne używane w funkcji celu mogą przyjmować wartości rzeczywiste, takie jak wartości przedziału z linii rzeczywistej. Ciągłą optymalizację stosuje się w wielu różnych dziedzinach i dyscyplinach, w tym w informatyce, analizie rynku i mikroekonomii. Jest to również ważny aspekt w szerszej dziedzinie matematyki.
W informatyce ciągła optymalizacja jest stosowana do wielu różnych rzeczy, w tym strumieni instrukcji w aplikacji. Programiści używają dynamicznego optymalizatora opartego na sprzęcie komputerowym do ciągłego optymalizowania określonej aplikacji. Sprzęt jest prosty i oparty na tabelach, wykorzystywany i ustawiany na określonych etapach w celu optymalizacji funkcji przepływu danych. Ciągły optymalizator powoduje zmniejszenie wysokości przepływu danych, zapewniając stałą i spójną propagację, eliminację zbędnych obciążeń, ponowne powiązanie, usunięcie cichych magazynów i przekazywanie zapasów. Wpływ wydajności optymalizacji jest wzmacniany przez zintegrowane wartości generowane z jednostek wykonanych z powrotem do tego samego procesu optymalizacji.
Pozwala to na wykonywanie ciągłego czasu optymalizacji, który składa się z wartości wejściowych instrukcji w optymalizatorze. Pozostawia to mniej pracy dla części potoku programu, które nie są w porządku. Ciągła optymalizacja jest również w stanie wykryć fałszywe prognozy gałęzi znacznie wcześniej, co powoduje zmniejszenie kary za fałszywe prognozy. Jest to bardzo przydatne w dziedzinie informatyki i jest używane w jednostkach takich jak obciążenia mediabranch, SPECint i SPECfp. Stwierdzono, że funkcja optymalizatora działa przy 33% skuteczności i rozwiązuje problemy przy 29% skuteczności.
Kolejnym obszarem badań, w którym stosuje się ciągłą optymalizację, jest analiza marketingowa i mikroekonomia, szczególnie w odniesieniu do małych, odizolowanych danych demograficznych i rynków. Skuteczni analitycy wykorzystują ciągłą optymalizację do określania swoich wartości dotyczących klientów, śledząc ich zarówno online, jak i poza nimi. Istnieją pewne programy typu open source, które pozwalają tym analitykom podłączać wartości lub śledzić dane demograficzne w niektórych obszarach. Analitycy mają nadzieję na obniżenie kosztów utrzymania i wdrożenia poprzez wykorzystanie określonych zestawów tagów, a także stworzenie określonej ujednoliconej infrastruktury do obsługi wszystkich potencjalnych kampanii marketingowych. Starają się analizować dostępne dane i wykorzystywać je do optymalizacji wydajności marketingu.