baseline

project/q2/optimal.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""问题二最优实现：保证接收盘内的最坏后验半径最小化选点（生产实现）。
+
+复用 ``mcm26b.planner.select_measurement_point``：
+
+1. 在"保证接收盘" B(mec_center, 1000-ρ) 内环形采样候选点；
+2. 对每个候选，用"目标边界点 × 读数区间端点（+near 分支）"估计
+   最坏后验最小包围半径，并以移动时间同分决胜；
+3. 选定后按 1/4 间距加密复核，返回位置、后验半径与理由。
+
+采样是启发式（不是连续问题全局最优证明），但保证接收是严格的。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from mcm26b.config import ProblemConfig
+from mcm26b.planner import safe_disk_radius, select_measurement_point
+
+from project.common import Method, problem_config
+from project.q2.region import first_bearing_region
+
+METHOD = Method(
+    key="optimal",
+    name="保证接收盘内最小最坏后验半径",
+    kind="optimal",
+    note="生产实现 mcm26b.planner.select_measurement_point",
+)
+
+
+def candidate(case: dict, config: ProblemConfig | None = None) -> dict:
+    config = config or problem_config()
+    region = first_bearing_region(case, config)
+    station = (case["station"][0], case["station"][1])
+    plan = select_measurement_point(region, station, config)
+    return {
+        "method": METHOD.key,
+        "position": [round(plan.position[0], 4), round(plan.position[1], 4)],
+        "worst_posterior_radius_m": plan.worst_posterior_radius_m,
+        "move_cost_s": plan.move_cost_s,
+        "safe_disk_radius_m": safe_disk_radius(region, config),
+        "initial_radius_m": region.mec()[1],
+        "reason": plan.reason,
+    }