效果展示： https://github.com/zaru/action_cable-ika-game-sample/raw/master/ika2.gif?raw=true

这是一个基于文本的游戏引擎，实现了 D&D 第 5 版规则集 特征： 使用开放游戏许可证的准确 DnD 5e 规则集实施 带照明模拟的视线计算（昏暗、黑暗区域） 模拟门、陷阱、宝箱和掩体 基本的人工智能和寻路 基于文本的用户界面 支持自动和手动掷骰子 易于扩展以整合到您自己的游戏中

统计每个pod库下载耗时插件 效果展示： https://imgchr.com/i/rnhmct 使用方法 gem install cocoapods-TSPodfileTimeWatch（安装cocoapods-TSPodfileTimeWatch） 删除pods文件夹（为了统计耗时，所以要先删除pods文件夹） 删除podfile.lock文件（为了统计耗时，所以要先删除podfile.lock文件） 删除pod缓存（pod cache clean --all，为了统计耗时，所以要先删除缓存） 在podfile起始加入： 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

这是解决旅行商问题的遗传算法的 Ruby 实现。

这是一个基于 Ruby on Rails 的应用程序，用于管理来自诸如 openSUSE Travel Support Program、GNOME 的 Conference Travel Subsidy Program 或 KDE eV Travel Cost Reimbursement 计划等自由软件组织的旅行帮助计划的请求和报销。 虽然最初是在 SUSE 的 openSUSE 团队开发的，但其目标是编写一个包含所有通用功能的通用应用程序，以便可以对其进行扩展和调整以满足任何组织的需求。

用法 graph = YAML.load_file('test_data/test1.yml') colony = AntColony::Colony.new(graph, beta: 0.8, alpha: 0.7, pop: 200, ph: 0.3, q: 5) colony.solve colony.find_path 1 # path from point 1 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Ruby 中的差分进化 (DE) 算法

模拟退火 这里有两件事。第一个是纯 Ruby 中模拟退火随机搜索过程的一个很好的通用实现。如果您将事物格式化为模拟退火问题，那么文件模拟退火.rb 应该在许多问题域中都很有用。第二个是针对特定问题域的模拟退火的具体实现：安排锦标赛。在这种情况下，我们正在安排一场辩论赛。该算法允许您指定不同的“权重”来赋予时间表的不同不良属性，然后搜索最佳时间表。事实证明，这是安排比赛的一种非常灵活的方式 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Ruby 的通用遗传算法是一种非常简单易用的 Ruby 遗传算法： 拿一个类来进化它并定义适应度、重组和变异方法。 使用种群创建一个 GeneticAlgorithm 对象。 根据需要多次调用进化方法，并查看最佳进化。

一个从图像生成引导配色方案的 Rails 应用程序