硬币或

运筹学计算基础设施（COIN-OR**，或简称COIN）项目是一项旨在推动运筹学界开发开源软件的倡议。为什么要开源？开源计划很好地解释了这一点。当人们能够阅读、重新分发和修改源代码时，软件就会进化。人们改进它，人们适应它，人们修复错误。开源开发的成果是显著的。基于社区的开源软件开发工作已经产生了高质量、高性能的代码，而这些代码正是大部分互联网运行的基础。为什么要或？考虑以下场景。你在文献中读到了一个优化算法，你对如何改进它有了一个想法。今天，测试您的新想法通常需要重新实现（并重新调试和重新测试）原始算法。通常，聪明的实现细节不会公布。很难复制报告的性能。现在想象一下，如果原始算法在社区存储库中是公开可用的。将不再需要数周的重新实施。你只需为自己检查一个副本并修改它。想象一下从软件重用中获得的生产力收益！

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zbMATH参考文献（98篇文章引用）

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按年份排序(引用)
  1. Coey，Chris；Lubin，Miles；Vielma，Juan Pablo:混合整数凸问题的圆锥证明外逼近（2020）
  2. Gleixner，Ambros；Maher，Stephen J.；Müller，Benjamin；Pedroso，João Pedro:Price and verify:使用Dantzig-Wolfe分解的递归循环包装新算法（2020）
  3. Kazachkov，Aleksandr M.；Nadarajah，Selvaprabu；Balas，Egon；Margot，François:广义交叉口切割的部分超平面激活（2020）
  4. Liberti，Leo:距离几何和数据科学（2020）
  5. 本杰明·穆勒（Müller）、费利佩·塞拉诺（Serrano）、安布罗斯·格雷克纳（Gleixner），安布罗斯（Ambros）：使用二维投影实现双线性项的更强分离和传播（2020）
  6. Neumann，Christoph；Stein，Oliver；Sudermann Merx，Nathan:非线性混合整数优化中的粒度（2020）
  7. Altmanová，Katerina；Knop，Dusan；Koutecký，Martin:评估和调整（n）-折叠整数规划（2018）
  8. Bell，Bradley M.；Kristensen，Kasper:用隐式函数定义目标AD的牛顿步进法（2018）
  9. Berthold，Timo；Hendel，Gregor；Koch，Thorsten:从可行性到改进到证明：求解混合整数规划的三个阶段（2018）
  10. Corrèa，Ricardo C.；Donne，Diego Delle；Koch，Ivo；Marenco，Javier:稳定集多面体的一般切割生成程序（2018）
  11. Diarrassouba，Ibrahima；Labidi，Mohamed Khalil；Mahjoub，Ali Ridha:Steiner（k）-连接网络设计问题的混合优化方法（2018）
  12. 黄福，Q.；霍尔，J.A.J.：双重修正单纯形法的并行化（2018）
  13. Kılınç，Mustafa R.；Sahinidis，Nikolaos V.：利用BARON混合整数非线性规划问题全局优化中的完整性（2018）
  14. Lancia，Giuseppe；Serafini，Paolo:紧凑扩展线性规划模型（2018）
  15. Aldasoro，Unai；Escudero，Laureano F.；Merino，María；Pérez，Gloria:求解大型多级随机混合0-1问题的并行分支和固定协调数学算法（2017）
  16. Belotti，Pietro；Berthold，Timo:Nonvex MINLP可行性泵的三个想法（2017）
  17. Camm，Jeffrey D.；Magazine，Michael J.；Kuppusamy，Saravanan；Martin，Kipp:需求加权车辆路径问题（2017）
  18. D'Ambrosio，Claudia；Vu，Ky；Lavor，Carile；Liberti，Leo；Maculan，Nelson：从距离数据实现蛋白质图的新误差度量和方法（2017）
  19. Gleixner，Ambros M.；Berthold，Timo；Müller，Benjamin；Weltge，Stefan:基于优化的绑定拧紧的三个增强（2017）
  20. Hart，William E.；Laird，Carl D.；Watson，Jean-Paul；Woodruff，David L.；Hackebeil，Gabriel A.；Nicholson，Bethany L.；Siirola，John D.：Pyomo——Python中的优化建模（2017）