Vad är kontinuerlig optimering?

Kontinuerlig optimering är en gren av tillämpad matematik inom området optimering, som hänvisar till att välja det största elementet från en stor uppsättning alternativa alternativ. Denna typ av optimering skiljer sig från diskret optimering genom att variabler som används i en objektiv funktion kan anta värden som är verkliga, till exempel intervallvärden från en verklig linje. Kontinuerlig optimering tillämpas på många olika områden och discipliner, inklusive datavetenskap, marknadsanalys och mikroekonomi. Det är också en viktig aspekt inom det bredare området för matematik.

Inom datavetenskap används kontinuerlig optimering för många olika saker, inklusive instruktionsströmmar i en applikation. Programmerare använder en dynamisk optimizer som är hårdvarubaserad för att kontinuerligt optimera en viss applikation. Hårdvaran är enkel och tabellbaserad, används och placeras i vissa steg för dataflowoptimeringsfunktioner. En kontinuerlig optimering skapar en minskning av dataflödeshöjden, utför konstant och konsekvent utbredning, eliminering av redundanta laster, omfördelning, borttagning av tysta butiker och vidarebefordran av butiker. Effekten av en optimeringsprestanda förbättras av integrerade värden som genereras från enheter som körs tillbaka till samma optimeringsprocess.

Vad detta tillåter är utförandet av kontinuerlig optimeringstid, som är gjord av ingångsvärden för instruktionerna i optimeringsprogrammet. Detta lämnar en mindre mängd arbete för delar av programmets pipeline som inte är i ordning. Kontinuerlig optimering kan också upptäcka falska förutsägelser om grenar mycket tidigare, vilket skapar en minskning av straffet för falska förutsägelser. Detta är ganska användbart inom datavetenskapens område och används i enheter som mediabranch arbetsbelastningar, SPECint och SPECfp. Det har visat sig att optimeringsfunktionen körs med en framgångsgrad på 33% och löser problem med en framgångsgrad på 29%.

Ett annat studieområde som använder kontinuerlig optimering är marknadsanalys och mikroekonomi, särskilt när det gäller små, isolerade kunddemografier och marknader. Framgångsrika analytiker använder kontinuerlig optimering för att bestämma sina värden för kunderna genom att följa dem såväl online som off. Det finns vissa program med öppen källkod som gör det möjligt för dessa analytiker att ansluta värden eller följa demografi inom vissa områden. Vad dessa analytiker hoppas att uppnå är att minska kostnaderna för underhåll och implementering genom att utnyttja vissa uppsättningar taggar samt skapa en viss enhetlig infrastruktur för att tjäna alla potentiella marknadsföringskampanjer. De försöker analysera uppgifterna och använda dem för att optimera deras marknadsföringseffektivitet.