Optymalizacja ciągła to gałąź matematyki stosowanej w dziedzinie optymalizacji, która odnosi się do wybierania największego elementu z dużego zestawu opcji alternatywnych. Ten rodzaj optymalizacji różni się od optymalizacji dyskretnej tym, że zmienne używane w funkcji celu mogą przyjmować wartości rzeczywiste, takie jak wartości przedziału z linii rzeczywistej. Ciągła optymalizacja jest stosowana w wielu różnych dziedzinach i dyscyplinach, w tym informatyce, analizie rynku i mikroekonomii. Jest to również ważny aspekt w szerszej dziedzinie matematyki.
W informatyce ciągła optymalizacja jest używana do wielu różnych rzeczy, w tym do strumieni instrukcji w aplikacji. Programiści używają dynamicznego optymalizatora, który jest sprzętowy, aby optymalizować określoną aplikację w sposób ciągły. Sprzęt jest prosty i oparty na tabelach, jest używany i umieszczany na określonych etapach dla funkcji optymalizacji przepływu danych. Ciągły optymalizator zmniejsza wysokość przepływu danych, zapewniając stałą i spójną propagację, eliminację nadmiarowych obciążeń, ponowne skojarzenie, usuwanie cichych sklepów i przekazywanie sklepów. Wpływ wydajności optymalizacji jest wzmocniony przez zintegrowane wartości, które są generowane z jednostek, które są wykonywane z powrotem w tym samym procesie optymalizacji.
Pozwala to na wykonanie ciągłego czasu optymalizacji, który składa się z wartości wejściowych instrukcji w optymalizatorze. To pozostawia mniej pracy dla części potoku programu, które nie są w porządku. Optymalizacja ciągła jest również w stanie znacznie wcześniej wykryć fałszywe predykcje gałęzi, co skutkuje zmniejszeniem kary za fałszywe predykcje. Jest to bardzo przydatne w dziedzinie informatyki i jest używane w jednostkach takich jak obciążenia gałęzi mediów, SPECint i SPECfp. Stwierdzono, że funkcja optymalizatora działa z 33% wskaźnikiem sukcesu i rozwiązuje problemy z 29% wskaźnikiem sukcesu.
Inną dziedziną nauki, która wykorzystuje ciągłą optymalizację, jest analiza marketingowa i mikroekonomia, zwłaszcza w odniesieniu do małych, odizolowanych demografii i rynków klientów. Odnoszący sukcesy analitycy stosują ciągłą optymalizację, aby określić swoje wartości dotyczące klientów, śledząc ich zarówno w Internecie, jak i poza nim. Istnieją pewne programy typu open source, które umożliwiają tym analitykom wprowadzanie wartości lub śledzenie danych demograficznych w określonych obszarach. To, co ci analitycy mają nadzieję osiągnąć, to zmniejszenie kosztów utrzymania i wdrożenia poprzez wykorzystanie określonych zestawów tagów, a także stworzenie określonej ujednoliconej infrastruktury do obsługi wszystkich potencjalnych kampanii marketingowych. Starają się analizować dostępne dane i wykorzystywać je do optymalizacji skuteczności swoich działań marketingowych.