Pidev optimeerimine on rakendusmatemaatika haru optimeerimise valdkonnas, mis viitab suurima elemendi valimisele suure hulga alternatiivsete valikute hulgast. Selline optimeerimine erineb diskreetsest optimeerimisest selle poolest, et sihtfunktsioonis kasutatavad muutujad on võimelised eeldama reaalseid väärtusi, näiteks intervalliväärtusi reaalrealt. Pidevat optimeerimist rakendatakse paljudes erinevates valdkondades ja teadusharudes, sealhulgas arvutiteaduses, turuanalüüsis ja mikroökonoomikas. See on oluline aspekt ka matemaatika laiemas valdkonnas.
Arvutiteaduses kasutatakse pidevat optimeerimist paljude erinevate asjade jaoks, sealhulgas rakenduse juhiste voogude jaoks. Programmeerijad kasutavad teatud rakenduse pidevaks optimeerimiseks riistvarapõhist dünaamilist optimeerijat. Riistvara on lihtne ja tabelipõhine, seda kasutatakse ja asetatakse teatud etappidesse andmevoo optimeerimise funktsioonide jaoks. Pidev optimeerija vähendab andmevoo kõrgust, teostades pidevat ja järjepidevat levitamist, üleliigsete koormuste kõrvaldamist, uuesti seostamist, vaiksete salvestuste eemaldamist ja poodide edastamist. Optimeerimise jõudluse mõju suurendavad integreeritud väärtused, mis genereeritakse üksustest, mis käivitatakse tagasi samasse optimeerimisprotsessi.
See võimaldab pidevat optimeerimisaega, mis koosneb optimeerija juhiste sisendväärtustest. See jätab väiksema töömahu programmi konveieri osadele, mis pole korras. Pidev optimeerimine suudab tuvastada ka harude valeennustusi palju varem, mis vähendab valeennustuste trahvi. See on arvutiteaduse valdkonnas üsna kasulik ja seda kasutatakse sellistes üksustes nagu meediaharu töökoormused, SPECint ja SPECfp. On leitud, et optimeerija funktsioon töötab 33% õnnestumismääraga ja lahendab probleemid 29% õnnestumismääraga.
Veel üks pidevat optimeerimist kasutav õppevaldkond on turundusanalüüs ja mikroökonoomika, eriti kui see on seotud väikeste, isoleeritud klientide demograafia ja turgudega. Edukad analüütikud kasutavad klientide väärtuste kindlaksmääramiseks pidevat optimeerimist, jälgides neid nii võrgus kui ka väljaspool. On teatud avatud lähtekoodiga tarkvaraprogramme, mis võimaldavad neil analüütikutel väärtusi ühendada või teatud piirkondade demograafiat jälgida. Need analüütikud loodavad saavutada hooldus- ja juurutamiskulusid, kasutades teatud sildikomplekte ning luues konkreetse ühtse infrastruktuuri kõigi potentsiaalsete turunduskampaaniate teenindamiseks. Nad püüavad analüüsida olemasolevaid andmeid ja kasutada neid oma turunduse tõhususe optimeerimiseks.