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约瑟夫问题的一般形式： 　　约瑟夫问题是个有名的问题：N个人围成一圈，从第一个开始报数，第M个将被杀掉，最后剩下一个，其余人都将被杀掉。例如N=6，M=5，被杀掉的人的序号为5，4，6，2，3。最后剩下1号。

使用螳螂优化算法来寻找目标函数 f(x) = x^2 的最小值，包含代码，注释。 打开 Python 环境，比如 Jupyter Notebook、PyCharm 或者命令行终端等等。 将上述代码复制粘贴到 Python 编辑器中。其中，Mantis 类定义了螳螂优化算法的实现细节，包括初始化、捕食、逃避和迁徙等过程，optimize 函数作为主函数对整个算法进行控制。在代码中定义一个函数 func，该函数接受一个一维数组（即位置向量）作为输入，并返回一个实数（即适应度值）作为输出。您需要按照具体问题设计相应的评价函数，并将其作为参数传递给 optimize 函数。

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高斯牛顿继承法matlab代码解决PnP，PnPf和PnPfr问题的多功能方法 :copyright:2020 NEC公司 该存储库是ECCV2016论文“解决PnP，PnPf和PnPfr问题的通用方法”的官方MATLAB实现。 代码中使用的Gröbner基求解器由V. Larsson的多项式求解器自动生成器生成。 执照 该软件是根据NEC公司许可发布的。 使用代码之前，请参阅。 如果使用此代码，请引用本文。 @inproceedings { nakano2016versatile , title = { A versatile approach for solving PnP, PnPf, and PnPfr problems } , author = { Nakano, Gaku } , booktitle = { European Conference on Computer Vision } , pages = { 338--352 } , year = { 2016 } , organization = { Springer } } 对于商业用途，请联系中野学院（Gaku Nakano）。 用法