Оптимизации это: Оптимизация — Википедия – Оптимизация — что это такое

ОПТИМИЗАЦИЯ — это… Что такое ОПТИМИЗАЦИЯ?

Оптимизация (информатика) — Википедия

Оптимизация — модификация системы для улучшения её эффективности. Система может быть одиночной компьютерной программой, цифровым устройством, набором компьютеров или даже целой сетью, такой как Интернет.

Хотя целью оптимизации является получение оптимальной системы, истинно оптимальная система в процессе оптимизации достигается далеко не всегда. Оптимизированная система обычно является оптимальной только для одной задачи или группы пользователей: где-то может быть важнее уменьшение времени, требуемого программе для выполнения работы, даже ценой потребления большего объёма памяти; в приложениях, где важнее память, могут выбираться более медленные алгоритмы с меньшими запросами к памяти.

Более того, зачастую не существует универсального решения (хорошо работающего во всех случаях), поэтому инженеры используют компромиссные (англ. tradeoff) решения для оптимизации только ключевых параметров. К тому же, усилия, требуемые для достижения полностью оптимальной программы, которую невозможно дальше улучшить, практически всегда превышают выгоду, которая может быть от этого получена, поэтому, как правило, процесс оптимизации завершается до того, как достигается полная оптимальность. К счастью, в большинстве случаев даже при этом достигаются заметные улучшения.

Оптимизация должна проводиться с осторожностью. Тони Хоар впервые произнёс, а Дональд Кнут впоследствии часто повторял известное высказывание: «Преждевременная оптимизация — это корень всех бед». Очень важно иметь для начала озвученный алгоритм и работающий прототип.

Некоторые задачи часто могут быть выполнены более эффективно. Например, программа на языке Си, которая суммирует все целые числа от 1 до N:

int i, sum = 0;
for (i = 1; i <= N; i++)
  sum += i;

Подразумевая, что здесь нет переполнения, этот код может быть переписан в следующем виде с помощью соответствующей математической формулы:

int sum = (N * (N+1)) / 2;

Понятие «оптимизация» обычно подразумевает, что система сохраняет ту же самую функциональность. Однако, значительное улучшение производительности часто может быть достигнуто и с помощью удаления избыточной функциональности. Например, если допустить, что программе не требуется поддерживать более, чем 100 элементов при вводе, то возможно использовать статическое выделение памяти вместо более медленного динамического.

Компромиссы (tradeoff)[править | править код]

Оптимизация в основном фокусируется на одиночном или повторном времени выполнения, использовании памяти, дискового пространства, пропускной способности или некотором другом ресурсе. Это обычно требует компромиссов — один параметр оптимизируется за счёт других. Например, увеличение размера программного кэша чего-либо улучшает производительность времени выполнения, но также увеличивает потребление памяти. Другие распространённые компромиссы включают прозрачность кода и его выразительность, почти всегда ценой деоптимизации. Сложные специализированные алгоритмы требуют больше усилий по отладке и увеличивают вероятность ошибок.

Различные области[править | править код]

В исследовании операций, оптимизация — это проблема определения входных значений функции, при которых она имеет максимальное или минимальное значение. Иногда на эти значения накладываются ограничения, такая задача известна как ограниченная оптимизация

В программировании, оптимизация обычно обозначает модификацию кода и его настроек компиляции для данной архитектуры для производства более эффективного ПО.

Типичные проблемы имеют настолько большое количество возможностей, что программисты обычно могут позволить использовать только «достаточно хорошее» решение.

Узкие места[править | править код]

Для оптимизации требуется найти узкое место (англ. bottleneck — бутылочное горлышко): критическую часть кода, которая является основным потребителем необходимого ресурса. Улучшение примерно 20 % кода иногда влечёт за собой изменение 80 % результатов, согласно принципу Парето. Утечка ресурсов (памяти, дескрипторов и т. д.) также может привести к падению скорости выполнения программы. Для поиска таких утечек используются специальные отладочные инструменты, а для обнаружения узких мест применяются программы — профайлеры.

Архитектурный дизайн системы особенно сильно влияет на её производительность. Выбор алгоритма влияет на эффективность больше, чем любой другой элемент дизайна. Более сложные алгоритмы и структуры данных могут хорошо оперировать с большим количеством элементов, в то время как простые алгоритмы подходят для небольших объёмов данных — накладные расходы на инициализацию более сложного алгоритма могут перевесить выгоду от его использования.

Чем больше памяти использует программа, тем быстрее она обычно выполняется. Например, программа-фильтр обычно читает каждую строку, фильтрует и выводит эту строку непосредственно. Поэтому она использует память только для хранения одной строки, но её производительность обычно очень плохая. Производительность может быть значительно улучшена чтением целого файла и записью потом отфильтрованного результата, однако этот метод использует больше памяти. Кэширование результата также эффективно, однако требует большего количества памяти для использования.

Простейшие приёмы оптимизации программ по затратам процессорного времени[править | править код]

Оптимизация по затратам процессорного времени особенно важна для расчетных программ, в которых большой удельный вес имеют математические вычисления. Здесь перечислены некоторые приемы оптимизации, которые может использовать программист при написании исходного текста программы.

Инициализация объектов данных[править | править код]

Во многих программах какую-то часть объектов данных необходимо инициализировать, то есть присвоить им начальные значения. Такое присваивание выполняется либо в самом начале программы, либо, например, в конце цикла. Правильная инициализация объектов позволяет сэкономить драгоценное процессорное время. Так, например, если речь идет об инициализации массивов, использование цикла, скорее всего, будет менее эффективным, чем объявление этого массива прямым присвоением.

Программирование арифметических операций[править | править код]

В том случае, когда значительная часть времени работы программы отводится арифметическим вычислениям, немалые резервы повышения скорости работы программы таятся в правильном программировании арифметических (и логических) выражений. Важно, что различные арифметические операции значительно различаются по быстродействию. В большинстве архитектур, самыми быстрыми являются операции сложения и вычитания. Более медленным является умножение, затем идёт деление. Например, вычисление значения выражения xa{\displaystyle {\frac {x}{a}}}, где a{\displaystyle a} — константа, для аргументов с плавающей точкой производится быстрее в виде x⋅b{\displaystyle x\cdot b}, где b=1a{\displaystyle b={\frac {1}{a}}} — константа, вычисляемая на этапе компиляции программы (фактически медленная операция деления заменяется быстрой операцией умножения). Для целочисленного аргумента x{\displaystyle x} вычисление выражения 2x{\displaystyle 2x} быстрее произвести в виде x+x{\displaystyle x+x} (операция умножения заменяется операцией сложения) или с использованием операции сдвига влево (что обеспечивает выигрыш не на всех процессорах). Подобные оптимизации называются понижением силы операций. Умножение целочисленных аргументов на константу на процессорах семейства x86 может быть эффективно выполнено с использованием ассемблерных команд

; Исходный операнд в регистре EAX
ADD   EAX, EAX           ; умножение на 2

LEA   EAX, [EAX + 2*EAX] ; умножение на 3

SHL   EAX, 2             ; умножение на 4

LEA   EAX, [4*EAX]       ; другой вариант реализации умножения на 4

LEA   EAX, [EAX + 4*EAX] ; умножение на 5

LEA   EAX, [EAX + 2*EAX] ; умножение на 6
ADD   EAX, EAX

; и т.д.

Подобные оптимизации являются микроархитектурными и обычно производятся оптимизирующим компилятором прозрачно для программиста.

Относительно много времени тратится на обращение к подпрограммам (передача параметров через стек, сохранение регистров и адреса возврата, вызов конструкторов копирования). Если подпрограмма содержит малое число действий, она может быть реализована подставляемой (англ. inline) — все её операторы копируются в каждое новое место вызова (существует ряд ограничений на inline-подстановки: например, подпрограмма не должна быть рекурсивной). Это ликвидирует накладные расходы на обращение к подпрограмме, однако ведет к увеличению размера исполняемого файла. Само по себе увеличение размера исполняемого файла не является существенным, однако в некоторых случаях исполняемый код может выйти за пределы кэша команд, что повлечет значительное падение скорости исполнения программы. Поэтому современные оптимизирующие компиляторы обычно имеют настройки оптимизации по размеру кода и по скорости выполнения.

Быстродействие также зависит и от типа операндов. Например, в языке Turbo Pascal, ввиду особенностей реализации целочисленной арифметики, операция сложения оказывается наиболее медленной для операндов типа Byte и ShortInt: несмотря на то, что переменные занимают один байт, арифметические операции для них двухбайтовые и при выполнении операций над этими типами производится обнуление старшего байта регистров и операнд копируется из памяти в младший байт регистра. Это и приводит к дополнительным затратам времени.

Программируя арифметические выражения, следует выбирать такую форму их записи, чтобы количество «медленных» операций было сведено к минимуму. Рассмотрим такой пример. Пусть необходимо вычислить многочлен 4-й степени:

ax4+bx3+cx2+dx+e{\displaystyle ax^{4}+bx^{3}+cx^{2}+dx+e}

При условии, что вычисление степени производится перемножением основания определенное число раз, нетрудно найти, что в этом выражении содержится 10 умножений («медленных» операций) и 4 сложения («быстрых» операций). Это же самое выражение можно записать в виде:

(((ax+b)x+c)x+d)x+e{\displaystyle (((ax+b)x+c)x+d)x+e}

Такая форма записи называется схемой Горнера. В этом выражении 4 умножения и 4 сложения. Общее количество операций сократилось почти в два раза, соответственно уменьшится и время вычисления многочлена. Подобные оптимизации являются алгоритмическими и обычно не выполняются компилятором автоматически.

Циклы[править | править код]

Различается и время выполнения циклов разного типа. Время выполнения цикла со счетчиком и цикла с постусловием при всех прочих равных условиях , цикл с предусловием выполняется несколько дольше (примерно на 20-30 %).

При использовании вложенных циклов следует иметь в виду, что затраты процессорного времени на обработку такой конструкции могут зависеть от порядка следования вложенных циклов. Например, вложенный цикл со счетчиком на языке Turbo Pascal:

   for j := 1 to 100000 do
      for k := 1 to 1000 do a := 1;

   for j := 1 to 1000 do
      for k := 1 to 100000 do a := 1;

Цикл в левой колонке выполняется примерно на 10 % дольше, чем в правой.

На первый взгляд, и в первом, и во втором случае 100 000 000 раз выполняется оператор присваивания и затраты времени на это должны быть одинаковы в обоих случаях. Но это не так. Объясняется это тем, что инициализации цикла (обработка процессором его заголовка с целью определения начального и конечного значений счётчика, а также шага приращения счётчика) требует времени. В первом случае 1 раз инициализируется внешний цикл и 100 000 раз — внутренний, то есть всего выполняется 100 001 инициализация. Во втором случае таких инициализаций оказывается всего лишь 1001.

Аналогично ведут себя вложенные циклы с предусловием и с постусловием. Можно сделать вывод, что при программировании вложенных циклов по возможности следует делать цикл с наименьшим числом повторений самым внешним, а цикл с наибольшим числом повторений — самым внутренним.

Если в циклах содержатся обращения к памяти (обычно при обработке массивов), для максимально эффективного использования кэша и механизма аппаратной предвыборки данных из памяти (англ. Hardware Prefetch) порядок обхода адресов памяти должен быть по возможности последовательным. Классическим примером подобной оптимизации является смена порядка следования вложенных циклов при выполнении умножения матриц.

При вычислении сумм часто используются циклы, содержащие одинаковые операции, относящиеся к каждому слагаемому. Это может быть, например, общий множитель (язык Turbo Pascal):

  sum := 0;
  for i := 1 to 1000 do
    sum := sum + a * x[i];

  sum := 0;
  for i := 1 to 1000 do
    sum := sum + x[i];
  sum := a * sum;

Вторая форма записи цикла оказывается более экономной.

Инвариантные фрагменты кода[править | править код]

Оптимизация инвариантных фрагментов кода тесно связана с проблемой оптимального программирования циклов. Внутри цикла могут встречаться выражения, фрагменты которых никак не зависят от управляющей переменной цикла. Их называют инвариантными фрагментами кода. Современные компиляторы часто определяют наличие таких фрагментов и выполняют их автоматическую оптимизацию. Такое возможно не всегда, и иногда производительность программы зависит целиком от того, как запрограммирован цикл. В качестве примера рассмотрим следующий фрагмент программы (язык Turbo Pascal):

   for i := 1 to n do
   begin
   ...
       for k := 1 to p do
             for m := 1 to q do
             begin
                   a[k, m] := Sqrt(x * k * m - i) + Abs(u * i - x * m + k);
                   b[k, m] := Sin(x * k * i) + Abs(u * i * m + k);
             end;
   ...
   am := 0;
   bm := 0;
   for k := 1 to p do
             for m := 1 to q do
             begin
                   am := am + a[k, m] / c[k];
                   bm := bm + b[k, m] / c[k];
             end;
   end;

Здесь инвариантными фрагментами кода являются слагаемое Sin(x * k * i) в первом цикле по переменной m и операция деления на элемент массива c[k] во втором цикле по m. Значения синуса и элемента массива не изменяются в цикле по переменной m, следовательно, в первом случае можно вычислить значение синуса и присвоить его вспомогательной переменной, которая будет использоваться в выражении, находящемся внутри цикла. Во втором случае можно выполнить деление после завершения цикла по m. Таким образом, можно существенно сократить количество трудоёмких арифметических операций.

Проведение оптимизации по-русски

“… мы вынуждены начать проведение оптимизации в компании. В стране кризис. В отрасли жопа. Сильные поедают слабых, а от эффективности операционной деятельности зависит наше с вами будущее”, – сказал генеральный директор, поигрывая золотыми часами на запястье.  Прим. – далее не рекомендуется к прочтению лицам с неустойчивой психикой. 

“Проведение оптимизации – дело не простое, и я просил заранее прислать мне ваши предложения. Ваши светлые головы “родили” следующее: сократить зарплаты сотрудников, закрыть офисы клиентского обслуживания, взимать с сотрудников плату за проживание и питание, “повесить” на сотрудников списания брака и недостач, урезать в два раза компенсацию расходов на бензин, перестать закупать канцелярские принадлежности, печатать документы на “черновиках”, провести ряд сокращений линейного персонала и так далее”.

Знакомая картина? Если да, то спешу вас поздравить, вы стали свидетелем того, как проведение оптимизации происходит в обычной российской компании.

Странно, но почему-то у нас под словом “оптимизация” понимается именно сокращение затрат компании. “Снизить издержки. Сократить затраты. Порезать косты…” – вот синонимы слова оптимизация в России. Никто не рассматривает проведение оптимизации с точки зрения эффективности, а именно соотношения затрат и получаемого результата. А почему? По трем причинам:
1. Многие компании априори раздули свои затраты на волнах сверхприбылей, а значит, самое простое эти самые затраты срезать.

2. В уравнении “оптимальное состояние = высокая эффективность = издержки / результаты деятельности” видят лишь одну составляющую – издержки. Справедливости ради, нужно отметить, что в малом бизнесе чаще всего издержки и так минимальны, а каждый сотрудник “и жрец, и жнец, и вабще:)…”, так что возможности по увеличению эффективности просто скрываются за видимостью или реальной загрузкой персонала.

3. Отсутствует мотивация сотрудников на реальную, а не видимую оптимизацию. Да и вы. Да, вы, владельцы компаний, понимаете, что сотрудники тратят и оптимизируют ваши, а не свои деньги. Им что тратить, что сокращать – все едино.

А вот еще один свеженький пример. Как известно, автоматизация бизнес процессов является хорошим способом оптимизации. Автоматизация позволяет высвободить время сотрудников, снизить затраты на выполнение операций и в целом повысить их эффективность. Вот только незадача – стоимость ИТ сотрудников относительно высока, а значит, их работа по автоматизации стоит весьма нехило. И тут вы можете получить ответ от владельца ИТ ресурсов, что выполнение операций, необходимых для оптимизации работы других сотрудников или подразделений специалистами ИТ, стоят очень дорого. А раз проведение оптимизации в самом разгаре, то ИТ департамент не может позволить себе тратить дорогостоящее время специалистов, а значит, и деньги на подобные работы… Вы думаете, что я придумываю? Ан нет. Буквально недавно слышал такое заявление на одном совещании.

Проблема в том, что проведение оптимизации вызывает во многих головах картину Репина “Приплыли. Всю ночь гребли, а лодку отвязать забыли”. За светлым, оптимизированным будущим сотрудники забывают об одном из основных законов мироздания – о законе сохранения энергии. Чтобы что-то получить, нужно что-то потратить. Иными словами, если просто резать косты, то оптимизация в виде сокращения затрат становится самоцелью. А вот цель – достичь оптимального состояния – теряется в ясных умах самоотверженных менеджеров.

Что такое оптимизация? Это достижение оптимального состояния эффективности. Это такое состояние, при котором предельные издержки равны предельному доходу компании. Да, да. В экономической теории это называется “оптимальный объем производства”. Вы же учили экономику в институте? Проведение оптимизации не может существовать без расчетов и экономики.
Что же такое оптимальность или оптимум?

ОПТИМУМ (от лат. optimum – наилучшее) – совокупность наиболее благоприятствующих условий; наилучший вариант решения задачи или путь достижения цели при данных условиях и ресурсах. Оптимум экономический в широком смысле – наиболее эффективное функционирование производства, в узком – наилучшее использование материальных ресурсов, при котором достигается возможный максимальный эффект производства или возможный минимум затрат.

Понимаете? Оптимальность заключается не в снижении затрат, а в увеличении отдачи на затраты.

Довольно часто реальное проведение оптимизации в компании требует не только не сокращать затраты, но даже увеличить их. С другой стороны, вы можете не снижать затраты, а увеличить эффективность через увеличение производительности.

Вот именно второй путь чаще всего остается без внимания. Почему? Потому что он не так прост в реализации, как простое сокращение затрат. Тут же думать надо! А еще и вкладывать время, а значит, и деньги.

Думайте не о том, чтобы сократить зарплату сотрудников, а о том, как повысить их производительность. За те же деньги вы получите больше отдачи, а значит, увеличите эффективность.
Повальное сокращение затрат не раз приводило компании к очень печальному положению. Ситуация получается такая – нам не хватает средств, чтобы двигаться вперед, поэтому, чтобы средства появились, нужно сократить затраты. Но как только происходит сокращение, происходит и снижение отдачи, эффективности. Теперь компания не только не двигается вперед, но и начинает медленно откатываться назад. Как в анекдоте, за ту зарплату, которую мне платят, я не только работать не должен, но должен еще и немного вредить.

А дальше как снежный ком. Сокращение затрат – сокращение эффективности. И компания своими собственными силами затягивает петлю на шее.

Прежде чем сокращать затраты, необходимо хладнокровно оценить возможные последствия.

• Сократить зарплаты и взимать деньги за услуги компании? – снизится эффективность сотрудников. Часть уволится.
• Перестать закупать канцелярские принадлежности? – пострадает оформление документации, а также хранение и обработка.
• Урезать расходы на бензин? – сотрудники перестанут ездить по делам компании.
• Убрать чай, кофе и печеньки? – вы реально думаете, что люди станут меньше тратить время на кофе, если его убрать?
• Повесить списание брака на сотрудников? – увеличится возврат продукции и недовольство клиентов.
  И так далее.

Означает ли все вышеперечисленное, что проведение оптимизации не предполагает сокращения издержек? Вовсе нет. Просто нужно смотреть на всю формулу эффективности. А значит, рассматривать не столько издержки, сколько возврат на затраты. В одной ситуации издержки могут быть неоправданно высокими, тогда их нужно сокращать. В другой ситуации лучше оставить затраты как есть и увеличивать производительность.

К издержкам относятся и различные “потери”. Потери – это не только “жирок” и излишества операционной деятельности компании. Это, и скорее в первую очередь, потери связанные с эффективностью операционной деятельности. Подробнее с типами потерь можно ознакомиться в методологии Lean.
Главное понять, потери – это все, что не создает ценности для компании и клиента. Кстати, с этой точки зрения излишний, неэффективный управленческий аппарат является первым кандидатом на “оптимизацию”. Ха ха!

А теперь серьезно. Если проведение оптимизации компании жизненно необходимо, двигайтесь в следующем порядке:

1. Избавьтесь от затрат, которые можно смело отнести к излишним.

Излишние затраты – это все то, что не добавляет ценности вашим продуктам и услугам, не влияет на отношение клиентов к сервису и компании, не снижает производительности и отношения персонала, не направлено на укрепление безопасности и конкурентоспособности компании. Пример – дорогие в эксплуатации корпоративные автомобили, оплата непроизводственных расходов менеджмента, дорогостоящая техника и т.д.

2. Избавьтесь от неэффективных действий в операционной деятельности. Рабочие группы, длительные совещания, бюрократия, многоступенчатое согласование и прочее. Все это снижает эффективность. Особенно уделите внимание вспомогательным и процессам управления. Они несут в себе только издержки.

3. Оцените потребность в производительности основных процессов. Далеко не всегда производить больше – значит лучше. Если ограничение находится на стороне рынка, то незачем обслуживать большие производственные мощности. Часть можно законсервировать. Принимайте решение о снижении затрат только после оценки реальной потребности в ресурсах.

4. Сконцентрируйтесь на увеличении производительности всех процессов – при сохранении операционных издержек. В первую очередь, уделите внимание основным процессам.

Проведение оптимизации ставит своей целью повышение эффективности. Эффективность – это максимум результата при минимуме затрат.

ОПТИМИЗАЦИЯ — это… Что такое ОПТИМИЗАЦИЯ?

Оптимизация — это… Что такое Оптимизация?

         Результаты любых практических мероприятий характеризуются несколькими показателями, например затратами, объёмом выпускаемой продукции, временем, степенью риска и т.п. Рассматривая конкретную задачу О., устанавливают, может ли в качестве целевой функции (критерия оценки) быть принят один из показателей, характеризующих ожидаемые результаты реализации того или иного варианта, с условием, что на численные значения др. показателей наложены строгие ограничения. Так, при выборе наилучшего варианта производства заданного количества определённой продукции в качестве критерия иногда принимают затраты или время (при фиксированных затратах). При нахождении наилучшего варианта использования имеющегося оборудования, предназначенного для производства продукции одного вида в определённых условиях, критерием может служить объём выпуска этой продукции. Выбор метода О. для решения конкретной задачи зависит от вида целевой функции и характера ограничений. Применение методов математического программирования существенно ускоряет процесс решения задачи на нахождение экстремума благодаря тому, что сокращается число перебираемых вариантов.

         В большинстве практических задач, в особенности в задачах, связанных с долгосрочным планированием, отсутствуют строгие ограничения на многие переменные (или показатели). В этих случаях имеют дело с задачами т. н. векторной оптимизации. Если каждый вариант характеризуется двумя показателями, значения которых переменны, например объёмом выпуска продукции и затратами, требуется установить, что лучше: затратить определённую сумму и произвести некоторое количество продукции или за счёт увеличения затрат увеличить объём выпуска продукции. При решении задач подобного типа математические методы позволяют отобрать из множества возможных вариантов рациональные, при которых определённые объёмы продукции производятся с минимальными затратами.

         Чтобы среди большого числа рациональных вариантов найти оптимальный, нужна информация о предпочтительности различных сочетаний значений показателей, характеризующих варианты. При отсутствии этой информации наилучший вариант из числа рациональных выбирает руководитель, ответственный за принятие решения.

         Сравнивая варианты, необходимо учитывать различные неопределённости, например неопределённость условий, в которых будет реализован тот или иной вариант. Выбирая, например, наилучший вариант производства определённой с.-х. культуры, рассматривают набор вариантов погоды, которая может быть в том или ином районе, и сопоставляют все «за» и «против» каждого варианта действий. Сравнение вариантов может производиться по совокупности значений одного показателя, характеризующего результат (если на все остальные показатели наложены ограничения). Так, при 4 вариантах погоды каждый вариант действий будет характеризоваться 4 значениями показателя. Если варианты характеризуются только одним показателем, значения которого переменны, то их сравнение в некоторых случаях можно проводить по формальному критерию (критерии максимина, минимаксного сожаления и т.п., рассматриваемые в теории статистических решений). В остальных случаях для сравнительной оценки вариантов нужно иметь шкалу предпочтений. При её отсутствии выбор осуществляет руководитель (на основе собственного опыта и интуиции или с помощью экспертов).

         Лит.: Юдин Д. Б., Гольштейн Е. Г., Задачи и методы линейного программирования, М., 1961; Гурин Л. С., Дымарский Я. С., Меркулов А. Д., Задачи и методы оптимального распределения ресурсов, М., 1968; Вентцель Е. С., Исследование операций, М., 1972.

         Ю. С. Солнышков.

Оптимизация — это… Что такое Оптимизация?

ОПТИМИЗАЦИЯ — это… Что такое ОПТИМИЗАЦИЯ?