模拟退火算法解决TSP问题，用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解-Simulated annealing algorithm to solve the TSP problem, combined with solid-annealing simulation optimiza

连续函数优化的差分演化（由肯尼斯和莱纳S的算法而来）-Differential Evolution (DE) for Continuous Function Optimization (an algorithm by Kenneth Price and Rainer Storn)Table of contents

格子Boltzmann方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）是近年来得到迅速发展并具有广阔应用前景的数值模拟方法。与基于连续介质假设的传统流体力学计算方法不同，LBM是从介观层次的流体粒子出发，基于动理学模型，假设这些流体粒子按规定的格线方向进行迁移碰撞相互作用，经过演化计算后得出符合物理规律的数值结果。与其它传统数值方法相比，LBM在复杂边界及几何条件、多相流模拟等方面具有明显的优势。并且LBM具有算法简单，容易编程实现的特点，非常适用于大规模并行计算。-Latti