Ano ang patuloy na pag -optimize?

Ang patuloy na pag -optimize ay isang sangay ng inilapat na matematika sa larangan ng pag -optimize, na tumutukoy sa pagpili ng pinakadakilang elemento mula sa isang malaking hanay ng mga alternatibong pagpipilian.Ang ganitong uri ng pag -optimize ay naiiba mula sa discrete optimization sa mga variable na ginamit sa isang layunin na pag -andar ay magagawang ipalagay ang mga halaga na totoo, tulad ng mga halaga ng agwat mula sa isang tunay na linya.Ang patuloy na pag -optimize ay inilalapat sa maraming iba't ibang mga larangan at disiplina, kabilang ang computer science, pagsusuri sa merkado, at microeconomics.Ito rin ay isang mahalagang aspeto sa mas malawak na larangan ng matematika.

Sa science sa computer, ang patuloy na pag -optimize ay ginagamit para sa maraming iba't ibang mga bagay, kabilang ang mga stream ng pagtuturo sa isang application.Gumagamit ang mga programmer ng isang dynamic na optimizer na batay sa hardware upang ma-optimize ang isang tiyak na aplikasyon sa isang tuluy-tuloy na fashion.Ang hardware ay simple at batay sa talahanayan, ginagamit at inilagay sa ilang mga yugto para sa mga pag-andar ng pag-optimize ng dataflow.Ang isang tuluy -tuloy na optimizer ay lumilikha ng isang pagbawas sa taas ng dataflow, na gumaganap ng pare -pareho at pare -pareho ang pagpapalaganap, pag -aalis ng kalabisan na mga naglo -load, reassociation, pag -alis ng mga tahimik na tindahan at pagpapasa ng mga tindahan.Ang epekto ng pagganap ng pag -optimize ay pinahusay ng mga pinagsamang halaga na nabuo mula sa mga yunit na isinasagawa pabalik sa parehong proseso ng pag -optimize..Nag -iiwan ito ng isang mas maliit na halaga ng trabaho para sa mga bahagi ng pipeline ng programa na hindi maayos.Ang patuloy na pag -optimize ay nakakakita din ng mga maling hula ng mga sanga nang mas maaga, na lumilikha ng isang pagbawas sa parusa ng mga maling hula.Ito ay lubos na kapaki -pakinabang sa lupain ng science sa computer at ginagamit sa mga nilalang tulad ng Mediabranch Workloads, Specint, at SPECFP.Ang pagpapaandar ng Optimizer ay natagpuan upang maisagawa sa isang 33% rate ng tagumpay at malutas ang mga isyu sa isang 29% rate ng tagumpay.at mga merkado.Ang matagumpay na analyst ay gumagamit ng patuloy na pag -optimize upang matukoy ang kanilang mga halaga tungkol sa mga customer sa pamamagitan ng pagsunod sa mga ito online pati na rin.Mayroong ilang mga bukas na mapagkukunan ng mga programa ng software na nagbibigay -daan sa mga analyst na ito na mag -plug sa mga halaga o sundin ang mga demograpiko sa ilang mga lugar.Ang inaasahan na makamit ng mga analyst na ito ay upang mabawasan ang mga gastos sa pagpapanatili at pagpapatupad sa pamamagitan ng pag -agaw ng ilang mga hanay ng mga tag pati na rin ang paglikha ng isang partikular na pinag -isang imprastraktura upang maihatid ang lahat ng mga potensyal na kampanya sa marketing.Hinahangad nilang pag -aralan ang data sa kamay at gamitin ito upang ma -optimize ang kahusayan ng kanilang marketing.