L’ottimizzazione continua è una branca della matematica applicata nel campo dell’ottimizzazione, che si riferisce alla selezione dell’elemento più grande da un ampio insieme di opzioni alternative. Questo tipo di ottimizzazione è diverso dall’ottimizzazione discreta in quanto le variabili utilizzate in una funzione obiettivo sono in grado di assumere valori reali, come valori di intervallo da una linea reale. L’ottimizzazione continua viene applicata a molti campi e discipline diversi, tra cui l’informatica, l’analisi di mercato e la microeconomia. È anche un aspetto importante nel campo più ampio della matematica.
In informatica, l’ottimizzazione continua viene utilizzata per molte cose diverse, inclusi i flussi di istruzioni in un’applicazione. I programmatori utilizzano un ottimizzatore dinamico basato su hardware per ottimizzare una determinata applicazione in modo continuo. L’hardware è semplice e basato su tabelle, essendo utilizzato e posizionato in determinate fasi per le funzioni di ottimizzazione del flusso di dati. Un ottimizzatore continuo crea una riduzione dell’altezza del flusso di dati, eseguendo una propagazione costante e coerente, l’eliminazione dei carichi ridondanti, la riassociazione, la rimozione degli archivi silenziosi e l’inoltro degli archivi. L’impatto di una prestazione di ottimizzazione è potenziato da valori integrati generati da unità che vengono eseguite di nuovo allo stesso processo di ottimizzazione.
Ciò che ciò consente è l’esecuzione del tempo di ottimizzazione continua, che è costituito dai valori di input delle istruzioni all’interno dell’ottimizzatore. Ciò lascia una minore quantità di lavoro per le parti della pipeline del programma che non sono in ordine. L’ottimizzazione continua è anche in grado di rilevare le previsioni false dei rami molto prima, il che crea una riduzione della penalità delle previsioni false. Questo è abbastanza utile nel campo dell’informatica e viene utilizzato in entità come i carichi di lavoro di mediabranch, SPECint e SPECfp. È stato riscontrato che la funzione di ottimizzazione viene eseguita con una percentuale di successo del 33% e risolve i problemi con una percentuale di successo del 29%.
Un altro campo di studio che utilizza l’ottimizzazione continua è l’analisi di marketing e la microeconomia, in particolare per quanto riguarda i dati demografici e i mercati dei clienti piccoli e isolati. Gli analisti di successo utilizzano l’ottimizzazione continua per determinare i loro valori relativi ai clienti, seguendoli sia online che offline. Esistono alcuni programmi software open source che consentono a questi analisti di inserire valori o seguire dati demografici in determinate aree. Ciò che questi analisti sperano di ottenere è ridurre i costi di manutenzione e implementazione sfruttando determinati set di tag e creando una particolare infrastruttura unificata per servire tutte le potenziali campagne di marketing. Cercano di analizzare i dati a portata di mano e di utilizzarli per ottimizzare l’efficienza del loro marketing.