Qu'est-ce que l'optimisation continue?
L'optimisation continue est une branche des mathématiques appliquées dans le domaine de l'optimisation, qui fait référence à la sélection du plus grand élément à partir d'un large ensemble d'options alternatives.Ce type d'optimisation est différent de l'optimisation discrète en ce que les variables utilisées dans une fonction objectif sont capables de supposer des valeurs réelles, telles que les valeurs d'intervalle d'une ligne réelle.L'optimisation continue est appliquée à de nombreux domaines et disciplines différents, notamment l'informatique, l'analyse du marché et la microéconomie.C'est également un aspect important dans le domaine plus large des mathématiques.
En informatique, l'optimisation continue est utilisée pour de nombreuses choses différentes, y compris les flux d'instructions dans une application.Les programmeurs utilisent un optimiseur dynamique qui est basé sur le matériel pour optimiser une certaine application de manière continue.Le matériel est simple et basé sur une table, utilisé et placé à certaines étapes pour les fonctions d'optimisation du flux de données.Un optimiseur continu crée une réduction de la hauteur du flux de données, effectuant une propagation constante et cohérente, l'élimination des charges redondantes, la réassociation, l'élimination des réserves silencieuses et le transfert des magasins.L'impact d'une performance d'optimisation est amélioré par des valeurs intégrées qui sont générées à partir d'unités qui sont exécutées au même processus d'optimisation.
Ce que cela permet, c'est l'exécution du temps d'optimisation continu, qui est composé de valeurs d'entrée des instructions dans l'optimiseur.Cela laisse une plus petite quantité de travail pour des parties du pipeline du programme qui ne sont pas en ordre.L'optimisation continue est également capable de détecter de fausses prédictions des branches beaucoup plus tôt, ce qui crée une réduction de la pénalité des fausses prédictions.Ceci est très utile dans le domaine de l'informatique et est utilisé dans des entités telles que les charges de travail MediaBranch, Specint et SpecFP.Il a été constaté que la fonction Optimizer s'exécute à un taux de réussite de 33% et résoudre les problèmes à un taux de réussite de 29%.
Un autre domaine d'étude qui utilise une optimisation continue est l'analyse marketing et la microéconomie, en particulier en ce qui concerne les petites et démographiques isolées de la démographie de la clientèle isoléeet les marchés.Les analystes réussis utilisent une optimisation continue pour déterminer leurs valeurs concernant les clients en les suivant en ligne et en désactivant.Il existe certains logiciels open source qui permettent à ces analystes de brancher des valeurs ou de suivre la démographie dans certains domaines.Ce que ces analystes espèrent réaliser, c'est réduire les coûts de maintenance et de mise en œuvre en tirant parti de certains ensembles de balises ainsi qu'en créant une infrastructure unifiée particulière pour servir toutes les campagnes de marketing potentielles.Ils cherchent à analyser les données à portée de main et à l'utiliser pour optimiser l'efficacité de leur marketing.