La optimización continua es una rama de las matemáticas aplicadas en el campo de la optimización, que se refiere a seleccionar el elemento más grande de un gran conjunto de opciones alternativas. Este tipo de optimización se diferencia de la optimización discreta en que las variables utilizadas en una función objetivo pueden asumir valores que son reales, como valores de intervalo de una línea real. La optimización continua se aplica a muchos campos y disciplinas diferentes, incluida la informática, el análisis de mercado y la microeconomía. También es un aspecto importante en el campo más amplio de las matemáticas.
En informática, la optimización continua se utiliza para muchas cosas diferentes, incluidos los flujos de instrucciones en una aplicación. Los programadores utilizan un optimizador dinámico que está basado en hardware para optimizar una determinada aplicación de forma continua. El hardware es simple y se basa en tablas, y se usa y coloca en ciertas etapas para las funciones de optimización del flujo de datos. Un optimizador continuo crea una reducción en la altura del flujo de datos, realizando una propagación constante y consistente, eliminación de cargas redundantes, reasociación, eliminación de almacenes silenciosos y reenvío de almacenes. El impacto de un rendimiento de optimización se ve reforzado por valores integrados que se generan a partir de unidades que se ejecutan de nuevo al mismo proceso de optimización.
Lo que esto permite es la ejecución de un tiempo de optimización continuo, que se compone de valores de entrada de las instrucciones dentro del optimizador. Esto deja una menor cantidad de trabajo para las partes de la tubería del programa que no están en orden. La optimización continua también puede detectar predicciones falsas de ramas mucho antes, lo que crea una reducción en la penalización de predicciones falsas. Esto es bastante útil en el ámbito de la informática y se utiliza en entidades como cargas de trabajo de mediabranch, SPECint y SPECfp. Se ha descubierto que la función del optimizador se ejecuta con una tasa de éxito del 33% y resuelve problemas con una tasa de éxito del 29%.
Otro campo de estudio que utiliza la optimización continua es el análisis de marketing y la microeconomía, especialmente en lo que se refiere a la demografía y los mercados de clientes pequeños y aislados. Los analistas exitosos utilizan la optimización continua para determinar sus valores con respecto a los clientes siguiéndolos en línea y fuera de ella. Existen ciertos programas de software de código abierto que permiten a estos analistas introducir valores o seguir la demografía en determinadas áreas. Lo que estos analistas esperan lograr es reducir los costos de mantenimiento e implementación aprovechando ciertos conjuntos de etiquetas y creando una infraestructura unificada particular para atender todas las posibles campañas de marketing. Buscan analizar los datos disponibles y utilizarlos para optimizar la eficiencia de su marketing.