Optimizarea continuă este o ramură a matematicii aplicate în domeniul optimizării, care se referă la selectarea celui mai mare element dintr-un set mare de opțiuni alternative. Acest tip de optimizare este diferit de optimizarea discretă prin aceea că variabilele utilizate într-o funcție obiectiv sunt capabile să-și asume valori care sunt reale, cum ar fi valorile intervalului dintr-o linie reală. Optimizarea continuă este aplicată în multe domenii și discipline diferite, inclusiv informatică, analiza pieței și microeconomie. Este, de asemenea, un aspect important în domeniul mai larg al matematicii.
În informatică, optimizarea continuă este utilizată pentru multe lucruri diferite, inclusiv fluxuri de instrucțiuni dintr-o aplicație. Programatorii folosesc un optimizator dinamic care este bazat pe hardware pentru a optimiza o anumită aplicație într-un mod continuu. Hardware-ul este simplu și bazat pe tabele, fiind folosit și plasat în anumite etape pentru funcții de optimizare a fluxului de date. Un optimizator continuu creează o reducere a înălțimii fluxului de date, efectuând o propagare constantă și consecventă, eliminarea sarcinilor redundante, reasociere, eliminarea depozitelor silențioase și redirecționarea stocurilor. Impactul unei performanțe de optimizare este sporit de valorile integrate care sunt generate din unități care sunt executate înapoi la același proces de optimizare.
Ceea ce permite aceasta este executarea timpului continuu de optimizare, care este alcătuit din valorile de intrare ale instrucțiunilor din optimizator. Acest lucru lasă o cantitate mai mică de muncă pentru porțiuni din conducta programului care nu sunt în ordine. Optimizarea continuă este, de asemenea, capabilă să detecteze predicții false ale ramurilor mult mai devreme, ceea ce creează o reducere a penalizării predicțiilor false. Acest lucru este destul de util în domeniul informaticii și este folosit în entități precum încărcături de lucru mediabranch, SPECint și SPECfp. S-a descoperit că funcția de optimizare se execută cu o rată de succes de 33% și rezolvă problemele cu o rată de succes de 29%.
Un alt domeniu de studiu care utilizează optimizarea continuă este analiza de marketing și microeconomie, mai ales că se referă la demografiile și piețele mici, izolate ale clienților. Analiștii de succes folosesc optimizarea continuă pentru a-și determina valorile cu privire la clienți, urmărindu-i atât online, cât și off. Există anumite programe software open source care le permit acestor analiști să introducă valori sau să urmărească datele demografice în anumite zone. Ceea ce speră acești analiști să obțină este să reducă costurile de întreținere și implementare prin valorificarea anumitor seturi de etichete, precum și prin crearea unei anumite infrastructuri unificate pentru a servi toate potențialele campanii de marketing. Ei caută să analizeze datele disponibile și să le folosească pentru a optimiza eficiența marketingului lor.