4000s上限优化

docs/algo-3-bayes.md

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 1. **感知层**：每频道一个贝叶斯后验（网格幸存集），融合全部正/负观测；
 2. **决策层**：站点扫频、定位测量、清除三类任务统一建表，开放路径
    最近邻 + 2-opt 排序，每个动作后滚动重排（动态 TSP）；
-3. **选点层**：定位测量点按期望后验半径 + λ·移动时间评分（信息增益贪心
-   的半径代理形式），直指 20m 清除证书阈值。
+3. **选点层**：默认按期望log幸存占比和“到检测点、再接近源”的移动代价评分。
+   已停靠位置可逐频道补交会观测，真实清除始终由完整角域证书批准。
+
+2026-09-11 当前修订的审核与配对验收见 [三四问算法审核与优化](算法审核与优化-20260911.md)。
+本文件第5节是早期版本的历史结果，不应当作当前默认参数的复算结果。
 
 ## 2. 网格幸存集滤波与真源保留定理
 
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 评分（`BayesConfig.score_mode`）：
 
-- `radius`（默认）：期望后验半径 —— 对 K 个代表假设（幸存格均匀抽样）
+- `radius`（可选）：期望后验半径 —— 对 K 个代表假设（幸存格均匀抽样）
   各自模拟一次测量的幸存分支，分支半径用幸存子采样的质心最大距离近似，
   r_eff~U(1000,1500) 的不确定性解析积分（p_no_signal = (d−1000)/500）；
   总分 = E[半径] + λ·移动秒数（λ=0.1）；
-- `entropy`：期望 log 幸存占比（香农信息增益在均匀先验下的形式）。
+- `entropy`（当前默认，λ=0.0105）：期望log幸存占比，加上λ乘以
+  当前点→候选检测点→候选源中心的移动秒数。来向对称候选补充固定全局方向网格。
+
+这里的均匀先验、零误差代表读数和均匀接收半径是选点评分的工程假设，
+不属于题面给定的概率模型；只有完整±1.005°角域与距离界参与安全证明。
 
 λ 与半径同量纲，量级必须小：λ 过大时终局阶段"走 300m"的代价压过
 "半径 35m→25m"的收益，选点器原地重测、收敛停滞（消融实测 λ≥0.5 时
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 每个决策点构建任务表并排序执行首个任务，随后滚动重排：
 
-- **站点任务**：七站（原点 + 1200m 环六点，覆盖半径解析上界 968.9m
-  < 1000m）上仍待测的 UNKNOWN 频道；跳测规则与覆盖账本过滤；
+- **站点任务**：七站（原点 + 当前1159.7m环六点）上的UNKNOWN频道；
+  构造时验证全向覆盖解析界小于1000m，跳测规则与覆盖账本过滤；
 - **定位任务**：DETECTED 且无证书的频道，位置由信息增益选点产生；
-- **清除任务**：有证书（凸或网格）的频道，目标为证书圆心。
+- **清除任务**：有证书（凸或网格）的频道，可沿当前位置方向移动证书圆心，
+  但平移量与原半径之和不得超过清除证书阈值，节省最后一段接近路程。
 
 排序 = 开放路径最近邻打底 + 2-opt 改进（`two_opt_passes` 轮，成本含
-移动 + 换频 + 动作耗时；终点自由不回起点）。这是 A2"站内最近邻服务
+移动 + 换频 + 动作耗时；换频按路径顺序逐步传递当前频道，clear保持频道；
+终点自由不回起点）。这是 A2"站内最近邻服务
 队列"的推广：消融显示距离缩短约 24% 是主要收益来源。
 
 停止条件与基线一致：清满 16（数量上界）或全部频道 CLEARED/ABSENT；