用途：通过命令行从 MPS 文件求解线性规划（LP）、混合整数线性规划（MILP）以及二次规划（QP，beta）。三种问题类型共用同一命令、选项与 MPS 工作流；QP 使用标准 MPS 的二次目标扩展。本技能仅限 CLI（MPS 输入），编写前应先确认问题类型与建模（变量、目标、约束、变量类型）。
主要能力与用法：基本调用为 cuopt_cli problem.mps。常用选项包括 --time-limit（秒）、--mip-relative-tolerance（相对 MIP 间隙）、--mip-absolute-tolerance（绝对间隙）、--presolve、--iteration-limit、--method；完整列表可运行 cuopt_cli --help 查看。
MPS 格式要求按顺序包含必要段：NAME、ROWS（N 表示目标，L/G/E 表示约束）、COLUMNS、RHS、BOUNDS（可选，含 LO、UP、FX、BV、LI、UI）、ENDATA。整数变量需在整数列前后使用 'MARKER' 'INTORG' 与 'MARKER' 'INTEND'。
QP（beta）：目标为二次型，命令与选项与前述一致；仅支持最小化，最大化需在 MPS 中对目标系数（含 Q 项）取负；仅支持连续变量，不得与整数标记混用。QP 专用参数与二次目标 MPS 格式需查看 cuopt_cli --help 及仓库文档 docs/cuopt/source/cuopt-cli/。
疑难排查：解析 MPS 失败时检查 ENDATA、段顺序与整数标记；不可行时检查约束方向（L/G/E）与 RHS 值。
获取方式：CLI 随 Python 包 cuopt 提供，可通过 pip 或 conda 安装，安装后运行 cuopt_cli --help 验证。示例 MPS 见 assets/README.md，含 lp_simple、lp_production、milp_facility。