11、盗窃与土地赎回相关规则解析

盗窃与土地赎回相关规则解析

1. 盗窃相关规则

1.1 盗窃的判定与处罚

  • 盗窃价值判定 :盗窃价值达到或超过一个 ertog,盗窃者将被宣布为非法之徒,甚至可能被处死;若否认指控,需以六人誓言进行反驳。盗窃价值较小物品,盗窃者需接受游街示众惩罚,众人可向其投掷石头或草皮;若否认指控,需以三人誓言反驳,誓言不成立则仍需接受游街惩罚。
  • 特殊物品盗窃 :盗窃四足动物尸体,无论动物大小,盗窃者将被宣布为非法之徒。

1.2 盗窃处理流程

当有人发现他人持有赃物时,处理流程如下:

graph LR
    A[发现他人持赃物] --> B{有证人在场?}
    B -- 是 --> C[将赃物绑在盗窃者背上]
    C --> D[带到盗窃发生地的集会区域]
    D --> E{国王代表愿意接收?}
    E -- 是 --> F[交给国王代表]
    E -- 否 --> G[国王代表支付 15 默克尔罚款]
    G --> H[将盗窃者带到地主处]
    H --> I{地主愿意接收?}
    I -- 是 --> J[交给地主]
    I -- 否 --> K[地主支付 15 默克尔罚款,国王得一半,户主得一半]
    B -- 否 --> L[无明确处理方式]

1.3 不同身份盗窃者的处罚

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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