Nuolatinis optimizavimas yra taikomosios matematikos kryptis optimizavimo srityje, kuri reiškia didžiausio elemento pasirinkimą iš daugybės alternatyvių parinkčių. Tokio tipo optimizavimas skiriasi nuo diskrečiojo optimizavimo tuo, kad tikslinėje funkcijoje naudojami kintamieji gali priimti realias reikšmes, pvz., intervalo reikšmes iš realios linijos. Nuolatinis optimizavimas taikomas daugelyje skirtingų sričių ir disciplinų, įskaitant kompiuterių mokslą, rinkos analizę ir mikroekonomiką. Tai taip pat svarbus aspektas platesnėje matematikos srityje.
Informatikos moksle nuolatinis optimizavimas naudojamas daugeliui skirtingų dalykų, įskaitant instrukcijų srautus programoje. Programuotojai naudoja dinaminį optimizatorių, kuris yra pagrįstas aparatine įranga, kad nuolat optimizuotų tam tikrą programą. Techninė įranga yra paprasta ir pagrįsta lentelėmis, naudojama ir tam tikrais etapais pateikiama duomenų srauto optimizavimo funkcijoms. Nuolatinis optimizatorius sumažina duomenų srauto aukštį, atlieka nuolatinį ir nuoseklų sklidimą, pašalina perteklines apkrovas, susieja iš naujo, pašalina tyliąsias saugyklas ir persiunčia parduotuves. Optimizavimo našumo poveikį sustiprina integruotos vertės, generuojamos iš vienetų, kurie vykdomi atgal į tą patį optimizavimo procesą.
Tai leidžia vykdyti nenutrūkstamą optimizavimo laiką, kuris yra sudarytas iš optimizatoriaus instrukcijų įvesties verčių. Tai palieka mažiau darbo toms programos konvejerio dalims, kurios nėra tvarkingos. Nuolatinis optimizavimas taip pat gali aptikti klaidingas šakų prognozes daug anksčiau, o tai sumažina bausmę už klaidingus prognozes. Tai gana naudinga kompiuterių mokslo srityje ir naudojama tokiuose objektuose kaip mediabranch darbo krūviai, SPECint ir SPECfp. Nustatyta, kad optimizavimo funkcija veikia 33 % sėkmės rodikliu, o problemas išsprendžia 29 %.
Kita studijų sritis, kurioje naudojamas nuolatinis optimizavimas, yra rinkodaros analizė ir mikroekonomika, ypač kai tai susiję su mažais, izoliuotais klientų demografiniais rodikliais ir rinkomis. Sėkmingi analitikai naudoja nuolatinį optimizavimą, kad nustatytų savo vertybes, susijusias su klientais, sekdami juos internete ir ne. Yra tam tikrų atvirojo kodo programinės įrangos programų, kurios leidžia šiems analitikams prijungti vertes arba sekti demografinius rodiklius tam tikrose srityse. Tai, ką šie analitikai tikisi pasiekti, yra sumažinti priežiūros ir diegimo išlaidas, panaudojant tam tikrus žymų rinkinius ir sukuriant tam tikrą vieningą infrastruktūrą, kuri aptarnautų visas galimas rinkodaros kampanijas. Jie siekia išanalizuoti turimus duomenis ir panaudoti juos savo rinkodaros efektyvumui optimizuoti.