baseline

project/q4/__init__.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+"""问题四：含定向干扰源的检测与清除。
+
+- ``optimal.py`` ：``DirectionalExtension``（保证覆盖 + 定向观测推理 +
+  (位置×朝向) 联合信念 + ≤20 m 有限圆盘后备清除）；
+- ``baseline.py``：把问题三最优策略**直接搬用**的两条基线——
+  ``bayes``（七站全向缺席证明）与 ``grid``（49 点全向覆盖，无后备清除）；
+- ``compare.py`` ：core + boundary 基准集配对对比并落盘。
+"""
+
+from . import baseline, optimal
+
+__all__ = ["optimal", "baseline"]

project/q4/baseline.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+"""问题四基线实现：把问题三策略原样搬用的两条对照。
+
+- ``bayes``：问题三最优策略直接用于混合源。它用七站环的**全向**缺席证明，
+  对"定向源朝外发射"场景会错误地把真源判为 ABSENT，属于"快而错"的典型；
+- ``grid``：49 点全向网格（对定向源发现是完备的），但缺少定向观测推理与
+  ≤20 m 后备清除，定位停滞时只能停在 DETECTED，属于"稳而不全"。
+两条基线都不共享最优实现的联合信念与后备清除逻辑。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from mcm26b.planner import OmnidirectionalLoop
+from mcm26b.planner.bayes_loop import BayesLoop
+
+from project.common import Method
+
+BAYES = Method(key="baseline", name="问题三最优策略直接搬用 (bayes)",
+               kind="baseline", note="七站全向缺席证明在定向源上失效")
+GRID = Method(key="baseline_grid", name="49 点网格全向策略 (grid)",
+              kind="baseline", note="覆盖完备但无定向推理与后备清除")
+
+def build_bayes(client, config):
+    """工厂：问题三 bayes 策略直接搬用。"""
+    return BayesLoop(client, config)
+
+
+def build_grid(client, config):
+    """工厂：49 点网格全向策略直接搬用。"""
+    return OmnidirectionalLoop(client, config)

project/q4/compare.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+"""问题四 core+boundary 基准集配对对比：directional（最优） vs 两条搬用基线。"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from project.common import (RESULTS_DIR, closed_loop_payload, episodes_markdown,
+                            execute_variants, problem_config, write_json,
+                            write_text)
+from project.q4 import baseline, optimal
+
+VARIANTS = (
+    ("optimal", optimal.build_loop),
+    ("baseline_grid", baseline.build_grid),
+    ("baseline", baseline.build_bayes),
+)
+LABELS = [label for label, _ in VARIANTS]
+BASE_LABEL = "baseline"
+
+
+def run(quick: bool = False) -> dict:
+    from mcm26b.harness.suites import suite
+    scenes = suite("core", 4) + suite("boundary", 4)
+    if quick:
+        scenes = scenes[:4]
+    config = problem_config()
+    rows = execute_variants(scenes, VARIANTS, config)
+    payload = closed_loop_payload(4, "core+boundary", scenes, VARIANTS, rows,
+                                  LABELS, BASE_LABEL, config)
+    write_json(RESULTS_DIR / "q4.json", payload)
+    write_text(RESULTS_DIR / "q4.md",
+               episodes_markdown("问题四：混合源闭环配对对比（core+boundary 基准集）",
+                                 rows, LABELS, BASE_LABEL))
+    return payload

project/q4/optimal.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+"""问题四最优实现：``mcm26b.planner.DirectionalExtension``（directional 策略）。
+
+三点相对全向闭环的加装：
+1. 发现覆盖改用经全向/定向双口径证伪的 31 点最小命中集
+   （``q4_mincover_v2``，15 m/72 档验证零缺口）；
+2. 保证接收盘内 ``no_signal`` 只可能由朝向遮挡解释：记为"观测到定向"，
+   对 MEC 圆心取对跖点复核，并用 (位置×朝向) 联合可行集选可见性探点；
+3. 定位停滞时对有界候选集构造 ≤20 m 网格圆盘覆盖，预算核对后逐格 /clear
+   （清除与朝向无关），是定向源不依赖可见性的完备后备。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from mcm26b.planner import DirectionalExtension
+
+from project.common import Method
+
+METHOD = Method(key="optimal", name="定向扩展闭环 (directional)",
+                kind="optimal", note="联合信念 + 后备清除 + 定向覆盖计划")
+def build_loop(client, config):
+    """工厂：返回定向扩展闭环实例。"""
+    return DirectionalExtension(client, config)