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CUTEr是一个用于优化和线性代数求解器的通用测试环境。该软件包包含一系列测试问题，以及fortran77、fortran90/95和Matlab工具，旨在帮助开发人员设计、比较和改进新的和现有的求解器。提供的测试问题是用所谓的标准输入格式（SIF）编写的。将此格式转换为定义良好的Fortran 77和数据文件的解码器作为单独的软件包提供。一旦翻译，这些文件可能会被操纵以提供适合测试优化包的工具。提供了现有包的现成接口，如MINOS、SNOPT、filterSQP、Knitro等。有关完整列表，请参阅接口部分。

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zbMATH中的参考文献（引用于，1标准件)

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  1. Andrei，Neculai:基于自标度无记忆Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno方法的新共轭梯度算法（2020）
  2. Andrei，Neculai:无约束优化的双参数自调整无记忆BFGS方法（2020）
  3. Andrei，Neculai:无约束优化的Hessian有限差分对角逼近（2020）
  4. Babaie Kafaki，Saman:修正的标度无记忆对称秩1方法（2020）
  5. Bartholomew Biggs，Michael；Beddiaf，Salah；Christianson，Bruce:优化问题中遍历非凸区域的方法比较（2020）
  6. 戴玉红；刘新伟；孙杰：一种能快速检测非线性规划不可行性的原始-对偶内点法（2020）
  7. Dehghani，Razieh；Bidabadi，Narges；Fahs，Hassan；Hosseini，Mohammad Mehdi:基于修正割线关系的无约束优化共轭梯度法（2020）
  8. 刁新柳；刘红伟；刘泽贤：一种新的基于修正割线方程的无约束优化子空间极小化共轭梯度法（2020）
  9. Estrin，Ron；Friedlander，Michael P.；Orban，Dominique；Saunders，Michael A.：实现一般约束非线性优化的光滑精确罚函数（2020）
  10. Gill，Philip E.；Kungurtsev，Vyacheslav；Robinson，Daniel P.：非线性优化的移位原对偶罚障法（2020）
  11. Li，Min:一个接近无记忆BFGS拟牛顿法的三项Polak-Ribière-Polyak共轭梯度法（2020）
  12. Liu，J.K.；Zhao，Y.X.；Wu，X.L.：一些具有新方向结构的三项共轭梯度法（2020）
  13. 刘美星；马国栋；尹江华：两种新的无约束优化共轭梯度法（2020）
  14. 刘新伟；戴玉红：非线性规划的全局收敛原-对偶内点松弛法（2020）
  15. 刘泽贤；刘红伟；戴玉红：无约束优化的改进戴口共轭梯度算法（2020）
  16. 欧一贵；林海昌：一类基于修正割线方程的加速共轭梯度法（2020）
  17. Sellami，Badreddine；Chiheb Eddine Sellami，Mohamed:改进的Fletcher-Reeves共轭梯度法与Wolfe线搜索的全局收敛性（2020）
  18. Aminifard，Z.；Babaie Kafaki，S.：戴辽共轭梯度法的矩阵分析（2019年）
  19. Aminifard，Zohre；Babaie Kafaki，Saman:Dai-Liao族共轭梯度法的最佳参数选择，避免搜索方向矩阵最大放大的方向（2019）
  20. Aminifard，Zohre；Babaie Kafaki，Saman:非凸函数具有全局收敛性的修正下降Polak-Ribiére-Polyak共轭梯度法（2019）

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