feat(q3): 消融基准(14场景-19.5%)+Optuna调参脚本+文档;run 默认策略切 bayes
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# 算法说明:问题3 贝叶斯闭环(`bayes` 策略)
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对应实现:`src/mcm26b/particles.py`(感知层)、`src/mcm26b/planner/bayes_loop.py`
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(决策层)、`scripts/benchmark_q3_bayes.py`(消融)、`scripts/tune_q3_bayes.py`
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(Optuna 调参)。基线对比:`docs/algo-3.md` 的七点批量(`seven`,A2)。
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## 1. 建模定位
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问题3是部分可观察的在线决策问题:频道数未知(10–16/20)、位置未知、有效
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接收半径未知(1000–1500m)、测向误差 ±1°(服务器保留两位小数)。策略层
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只能拿到 `/measure` 与 `/clear` 的响应,目标是最小化"发现—定位—清除"的
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虚拟总时间。`bayes` 策略把它分解为三层滚动时域闭环:
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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;
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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
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最近邻 + 2-opt 排序,每个动作后滚动重排(动态 TSP);
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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
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的半径代理形式),直指 20m 清除证书阈值。
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## 2. 网格幸存集滤波与真源保留定理
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每频道维护 Ω 上间距 h 的网格(h=25m,约 1.6 万格),`alive` 为幸存格
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集合。Voronoi 裕量 m = √2/2·h 是格心到格内任一点的最大距离;所有删除
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判定都内缩 m,即**仅当整格与可行集不相交时才删格**:
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| 观测 | 题面语义 | 删除判定 |
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| `no_signal`@s | 距离 > r_eff ≥ 1000 | 删格心距 s ≤ 1000 − m 的格 |
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| `direction`@s | 距离 ≤ 1500,\|读数−真值\| ≤ δ_eff | 删角向超出 δ_eff + asin(m/(d−m)) 或距 s > 1500 + m 的格 |
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| `near`@s | 距离 ≤ 5 | 删格心距 s > 5 + m 的格 |
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**定理(真源保留)**:真源 P 满足全部题面约束;P 所在格的格心 g 满足
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|g−P| ≤ m,故"整格不相交"判定永不命中该格。因此任意观测序列后 P ∈
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幸存格的并集,且:
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- **缺席证明**:幸存集为空 ⟹ 可行集为空 ⟹ 该频道无源(严格);
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- **清除证书**:MEC(幸存).R + m ≤ 20 − 工程余量 ⟹ 真源距清除点 ≤ 20;
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- **跳测规则**:幸存格到测点最小距离 > 1500 + m ⟹ 该测量必 no_signal
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且无新排除,可跳过。
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性质测试:`tests/test_particles.py`(随机源 × 随机测点 × 随机合法误差,
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真源格永不被删;`tests/test_bayes_loop_q3.py` 端到端零异常)。
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与 `belief.CandidateRegion`(保守凸外包)的分工:凸表示负责**清除证书**
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(精确角域裁剪、收敛后触发),网格负责凸表示做不到的三件事——非凸负
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观测挖洞(no_signal 排除盘)、缺席提前证毕、跳测判定。两者同读一套
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响应流(`_record_measure`),任何一方证毕即收尾。
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## 3. 信息增益选点
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候选点集(二选一,按保证接收盘是否非空):
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- **保证接收盘** B(MEC_poly 圆心, 1000 − ρ_poly)(盘内必收 direction/near,
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几何同 `docs/algo-2.md` 定理1):环形采样(`search.candidate_rings`×12 方向);
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- **宽候选集**(ρ_poly > 1000 时):PF MEC 的 1.0/1.5/2.0 倍探索环。
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评分(`BayesConfig.score_mode`):
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- `radius`(默认):期望后验半径 —— 对 K 个代表假设(幸存格均匀抽样)
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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,
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r_eff~U(1000,1500) 的不确定性解析积分(p_no_signal = (d−1000)/500);
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总分 = E[半径] + λ·移动秒数(λ=0.1);
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- `entropy`:期望 log 幸存占比(香农信息增益在均匀先验下的形式)。
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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
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"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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单源定位步数翻倍)。
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## 4. 统一任务循环(动态 TSP)
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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:
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- **站点任务**:七站(原点 + 1200m 环六点,覆盖半径解析上界 968.9m
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< 1000m)上仍待测的 UNKNOWN 频道;跳测规则与覆盖账本过滤;
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- **定位任务**:DETECTED 且无证书的频道,位置由信息增益选点产生;
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- **清除任务**:有证书(凸或网格)的频道,目标为证书圆心。
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排序 = 开放路径最近邻打底 + 2-opt 改进(`two_opt_passes` 轮,成本含
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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
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队列"的推广:消融显示距离缩短约 24% 是主要收益来源。
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停止条件与基线一致:清满 16(数量上界)或全部频道 CLEARED/ABSENT;
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`persistent_search` 开启时找全后继续复扫到限时(复扫读数同样进 PF)。
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## 5. 消融结果(自建模拟器,persistent 关)
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12 随机场景(6 种子 × 10/16 源)+ 2 边界场景,与 SevenBatch 配对:
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| 指标 | SevenBatch | bayes |
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| 有效运行(全清+缺席正确+零异常+正常退出) | 14/14 | **14/14** |
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| 平均虚拟时间 | 5352.7s | **4277.6s(−19.5%)** |
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| 配对降幅(最差 / 最好) | — | +1.4% / −28.1% |
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| 平均移动距离 | 23413m | **17820m(−24%)** |
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| 平均检测次数 | 102.4 | 109.6 |
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| 单局实机计算墙钟 | 1.3s | 1.0s |
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复现:`uv run python scripts/benchmark_q3_bayes.py --seeds 0,1,2,3,4,5`
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(逐场景数据与场景 JSON 见 `output/q3/bayes-ablation/`)。
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## 6. Optuna 调参
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`scripts/tune_q3_bayes.py`:TPE(dev 依赖 `optuna`,缺失时自动退化为
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随机搜索),目标 = 场景子集平均虚拟时间 + 10⁶×失败惩罚。搜索空间:
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λ、代表点数、子采样规模、网格间距、站点环半径、2-opt 轮数、评分模式。
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输出 `output/q3/bayes-tuning/best_params.json`,人工复跑全量基准确认
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后再回填 `config.BayesConfig` 默认值。
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## 7. 已知边界
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- 检测次数略多于 A2(109.6 vs 102.4):定位收敛多用 1-2 次测量换距离
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大幅缩短,净收益为正;跳测规则在 UNKNOWN 阶段(先验全域)暂无收益
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面,收益集中在定位与复扫阶段;
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- 网格清除证书(h=25m 时阈值 ≤1.8m)极少触发,作为凸证书的补位保险;
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- 调参与消融基于自建模拟器(逐点固定 ±1° 误差场),不代表官方误差
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分布;真源保留定理只依赖题面界(±1°、r_eff∈[1000,1500]),不依赖
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误差分布假设。
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@@ -6,6 +6,11 @@
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**关键词:** 全向源搜索;覆盖证书;集合定位;任务调度;虚拟总耗时;滚动规划。
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> **延伸实现(2026-09-11)**:本文规划的无信号负观测更新、开放路径 2-opt
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> 任务排序等已落地为贝叶斯闭环策略 `bayes`(网格幸存集滤波 + 信息增益
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> 选点 + 滚动任务调度),自建消融相对本文七点批量策略平均虚拟时间再降
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> 19.5%。设计、严格性证明与消融数据见 [algo-3-bayes.md](algo-3-bayes.md)。
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## 1. 问题界定与思路来源
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第三问要求在不知道干扰源位置和具体数量的条件下,自动发现并清除全部全向源,尽量缩短总时间。每个频道最多一个源,因此本题的数据关联由频道确定;机器狗无需解决无法区分多个信号身份的问题。源位于半径1800米的圆域内,最小有效接收半径为1000米。这两个尺度之间的关系使稀疏、有证明的覆盖成为可能。[题面](C:/Users/HelixCopex/code/MATH/issue/B题.pdf)、[接口规则](C:/Users/HelixCopex/code/MATH/docs/协议规则表与状态机.md)
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