Luka83

- Simscape (симулинк тоже можно, но вообще говоря, он для другого)
- AMESIM
- OpenModelica
- SimInTech

И т.д., и т.п.

Но для моделирования конкретно ДВС на автомобиле - это будет больно. Поэтому профильные организации используют более специализированный софт типа GT-SUITE, AVL BOOST/CRUISE/etc

C Deapом не знаком, но общая постановка может выглядеть примерно так:

Формируете параметрический закон поведения башни в духе Цель типа А находится в координате х, у и движется со скоростью ux uy - стреляем по ней, целясь в точку ХС УС. Есть некая функция ХС=f(A, x, y, ux, uy) и УС=f(A, x, y, ux, uy). Задача генетического алгоритма - подобрать параметры в этих функциях.
Для этого вводим фитнес функцию - например, количество успешных попаданий или число оставшихся хп цели или еще что нам надо. Формируем модельную ситуацию: в заданной карте пробегает цель (м.б. несколько разных), башенка стреляет по ней по указанному алгоритму и вся эта тестовая задача возвращает фитнесс функцию.
И все, можно запускать генетическую оптимизацию по подбору параметров.

Но я согласен с ответами выше - все это выглядит несколько за уши притянутым.

Может быть, вместо инструментов управления проектами посмотреть развитые программы для ведения списка дел? Или даже просто оутлайнеры? Если иерархии исполнителей не требуется, достаточно просто поддержки тегов.
В каком-нибудь taskwarior это могло бы выглядеть так:

# Добавляем задачи с исполнителем и без:
~$ task add +Петя Копать
~$ task add Не копать
# Назначаем задачу исполнителю:
~$ task modify 2 +Жора
Modifying task 2 'Не копать'.
# Смотрим полный перечень актуальных задач
~$ task
ID Age Tag  Description Urg 
 1 48s Петя Копать       0.8
 2 36s Жора Не копать    0.8
# Смотрим перечень задач Пети:
~$ task +Петя
ID Age Tag  Description Urg 
 1 55s Петя Копать       0.8
# Отмечаем выполнение задач:
~$ task done 2
Completed task 2 'Не копать'.
~$ task
ID Age  Tag  Description Urg 
 1 1min Петя Копать       0.8

Если в консоли не удобно, думаю то же самое можно сделать и в любом приложении с окошками, лишь бы там работали теги.

Возможно, вам подойдет технология Case-based reasoning. Для реализации существует готовое ПО, которое надо просто наполнить.

1. Python. Объясню почему: он более-менее универсален. Интерес вещь хорошая, но он может закончиться, а жизнь как сложится - тоже заранее неизвестно. С питоном проще сместиться: хоть в web, хоть gamedev, хоть в прикладную разработку. Если же взять вместо него R или помянутый уже matlab - областей применения куда меньше.

2. Сперва школьная математика. Если с ней нет проблем, можно пытаться самостоятельно лезть в базовые вузовские курсы по теории вероятностей/комбинаторике/статистике. (Причем нужна именно статистика, но в нее сразу может быть слишком тяжело)

3. Конкретного ничего не подскажу, но на openedu есть много профильных курсов, бесплатно, должно получиться что-то подобрать.

Можно писать текст в markdown а потом конвертировать его в docx/odt с помощью pandoc по своему шаблону. Но скорее всего потребуется мелкая правка итогового документа, так как функционал md не слишком велик.

Посмотрите для начала книги Адлера. "Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий", например.
Но если нужна именно конкретика по металлургии, то это надо искать соответствующие статьи (не обязательно новые).