通过模拟退火（rgraph C library wrapper for R）进行快速网络模块化和角色计算。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

FCEUX Lua 脚本的模拟退火实现自动搜索 NES 输入序列。 用法 准备 FCEUX。 打开一个ROM。 打开 Lua 脚本。 停止 Lua 脚本。 打开 TAS 编辑器。 运行 Lua 脚本。 请注意，脚本不会按下 START 按钮。请手动按下开始按钮。

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playfair 密码是一种分组密码，在混淆文本方面非常有效。频率分析不是破解 playfair 密码的有效密码分析工具，因为每个字母都可以根据与哪个字母配对而被加密为不同的字母。因此，有必要利用有向图（在本程序中为四边形）及其相对于英语的频率来破解密码。这是使用模拟退火来完成的，它计算英语的“适应度”。适应度越接近 0，文本出现的与英语越相似。 如何使用 首先，运行“make”编译程序。 接下来，将密文存储在程序可访问的文件中。 通过键入 './crack < [filepath] 运行程序 破解过程可能需要 5 秒到 5 分钟，具体取决于文本的长度以及明文在英语中的代表性（破解 'HexIsnxtzeetixng' 比破解 'He Isnt eating' 更难） . 有时该过程将无法破解密码。这是不幸的，但绝对有可能。 默认情况下，破解程序使用 I/J 组合，但您可以使用命令行参数“-r”替换您选择的任何字母（例如 Q 或 V） 示例：'./crack -r Q < test.txt'

组合模拟退火曲线斜拉桥索力优化 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

模拟退火算法解决置换流水车间调度问题(python实现) Use Simulated Annealing Algorithm for the basic Job Shop Scheduling Problem With Python 作业车间调度问题（JSP）是计算机科学和运筹学中的一个热门优化问题。它专注于在特定时间将作业分配给有限的资源。模拟退火算法（SSA）是一种基于蒙特卡罗迭代求解策略的通用随机全局搜索优化算法。其出发点是基于物理固体材料退火处理与一般组合优化问题之间的相似性。在一定的初始温度下，结合概率和降温，在解空间中找到目标函数的全局最优解。在本文中，我在JSP上使用了该算法，并通过十个实例得到了调度顺序。

利用模拟退火算法和遗传算法进行矩形算法排样优化