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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。


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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