图表换正式数据

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\section{算法对比实验:最优实现与基线}\label{sec:comparison}
\subsection{对比口径与有效性判定}
本节数据来自仓库内的配对对比框架 \pathtext{project/},
用于回答上述几何判据与闭环策略相对朴素做法改进在哪里;
它与第~\ref{sec:formal} 节的六份官方正式导出完全分开,两类数字不合并、不相加。
框架设三种角色:\textbf{最优实现}直接复用 \pathtext{src/mcm26b} 中已由测试固化的生产代码,
只增加输入输出适配;\textbf{基线实现}是同题下更朴素但能独立跑通的对照,
不共享最优实现的关键步骤;\textbf{独立参考}与分析算法正交,用于判定谁对谁错。
问题三、四在内存回环评测机上运行,与官方接口使用同一请求与响应边界:
源真值只在评测机一侧,策略端只读响应,因此全清率与缺席误判可以核查。
一局有效必须同时满足全清、无缺席误判、正常 \texttt{/exit}、零异常与逐微秒计时复算一致,
否则记为无效,失败样本不静默丢弃;所有对比按场景配对,并给出均值、中位与最大值。
源位置均匀、误差场逐点固定等分布属于自建测试假设,题面并未规定,
本节结论只描述各方法的相对行为。
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{四问最优实现与基线的核心指标总览(自建基准集)}
\begin{tabularx}{\linewidth}{c X l l}
\toprule
问 & 核心指标 & 最优实现 & 基线实现\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-overview-rows.tex
\bottomrule
\end{tabularx}
\label{tab:projoverview}
\end{table}
表~\ref{tab:projoverview} 中问题二、四的基线分别取“候选圆心”与
“问题三策略直接搬用”,它们是各自问中最需要区分的对照,
其余各表的配对数字同样如此选择。
本节全部数字由 \pathtext{scripts/build_paper_support.py} 从
\pathtext{project/results/*.json} 生成,正文与表格均不手抄。
\subsection{问题一:直径与覆盖判定}
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{问题一固定示例的直径与覆盖判定(单位:m,$\Delta D$ 为相对参考解的误差)}
\setlength{\tabcolsep}{4.5pt}
\begin{tabular}{lrrrrccc}
\toprule
算例 & $D$参考 & $D$最优 & $D$基线 & $|\Delta D|$基线 & 覆盖参考 & 覆盖最优 & 覆盖基线\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q1-example-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:projq1case}
\end{table}
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{问题一的汇总指标(直径误差单位:m,耗时单位:ms)}
\setlength{\tabcolsep}{5pt}
\begin{tabular}{lrrrrr}
\toprule
数据子集/方法 & 状态判定 & 直径平均误差 & 直径最大误差 & 覆盖判定 & 平均耗时\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q1-summary-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:projq1sum}
\end{table}
表~\ref{tab:projq1case} 显示基线误差的来源是代理方式而非数值精度:
它以轴对齐包围盒的对角线代替区域直径,把边长 $40$ m 的等边三角形判成 $50$ m,
把零误差退化线段判成 $0$ m;覆盖判定以“包围盒中心加代理直径圆”代替逐顶点检查,
于是对任意包围盒几乎恒判覆盖。
在 $\ProjQOneExampleCases$ 个固定示例上,基线的状态判定准确率为 $\ProjQOneFixedStatusBase$,
平均直径误差 $\ProjQOneFixedMaeBase$ m,最大误差 $\ProjQOneFixedMaeMaxBase$ m,
覆盖判定准确率仅 $\ProjQOneFixedCoverBase$;
在 $\ProjQOneRandomCases$ 个随机交会算例上状态判定回到 $\ProjQOneRandStatusBase$,
但平均直径误差仍为 $\ProjQOneRandMaeBase$ m,最大误差 $\ProjQOneRandMaeMaxBase$ m,
覆盖判定准确率 $\ProjQOneRandCoverBase$。
最优实现与独立参考解在全部算例上的状态、直径与覆盖判定一致;
平均耗时为 $\ProjQOneRandMsOpt$ 与 $\ProjQOneRandMsBase$ ms(随机算例),
说明精确几何并未以计算量为代价。
\subsection{问题二:第二检测点选择}
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{问题二各方法在 $\ProjQTwoCases$ 个随机首次示向度算例上的汇总
(半径与收缩单位:m,移动时间单位:s)}
\setlength{\tabcolsep}{5pt}
\begin{tabular}{lrrrrrr}
\toprule
方法 & 保证接收率 & 最坏后验均值 & 中位 & 平均收缩 & 终值比 & 移动均值\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q2-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:projq2}
\end{table}
表~\ref{tab:projq2} 的算例由随机首次示向度生成,
首次候选集的平均包围半径为 $\ProjQTwoInitialRadius$ m。
垂直 $1000$ m 的基线交会角最大,却忽略接收保证,保证接收率为 $\ProjQTwoGuaranteePerp$:
真源位于角域远端时第二点必然无信号,其最坏后验均值 $\ProjQTwoWorstPerp$ m
是在丢失样本上算出的,不能与其它方法直接比较。
候选圆心基线保证接收($\ProjQTwoGuaranteeMec$),但不增加横向基线,
最坏后验半径均值仍为 $\ProjQTwoWorstMec$ m,终值比 $\ProjQTwoRatioMec$,只收缩一半。
默认选点器在保证接收下取得最坏后验均值 $\ProjQTwoWorstOpt$ m、终值比 $\ProjQTwoRatioOpt$,
与保证接收盘内 $9\times9$ 网格枚举的参考解($\ProjQTwoWorstRef$ m)相差约 $2.3\%$,
说明 $37$ 点环形候选已接近该目标函数下的网格最优。
这里的最坏后验是对候选外包多边形的采样评估,不是连续极小极大的全局上界;
“保证接收”一项由安全盘独立成立。
\subsection{问题三:全向闭环}
\begin{table}[htbp]
\centering\footnotesize
\caption{问题三三种方法在 $\ProjQThreeScenes$ 个冻结场景上的汇总
(时间单位:s,位移单位:km)}
\setlength{\tabcolsep}{3.5pt}
\begin{tabular*}{\linewidth}{@{\extracolsep{\fill}}lrrrrrrrrr}
\toprule
方法 & 有效局 & 全清率 & 缺席误判 & $T$均值/s & $T$中位/s & $T$最大/s & 检测 & 位移/km & 后备清除\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q3-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular*}
\label{tab:projq3}
\end{table}
表~\ref{tab:projq3} 汇总三种方法。它们在 $\ProjQThreeScenes$ 个冻结场景
(源数 $10$、$13$、$16$,种子与源数版本化)
上全部完成全清,缺席误判均为零,差别只在时间:
默认 \texttt{bayes} 平均 $\ProjQThreeMeanOpt$ s,
七点批量 \texttt{seven} $\ProjQThreeMeanSeven$ s,$49$ 点网格 \texttt{grid} $\ProjQThreeMeanBase$ s。
按场景配对,\texttt{bayes} 相对 \texttt{grid} 的平均虚拟时间下降 $\ProjQThreeDropOpt$、
中位下降 $\ProjQThreeDropMedianOpt$,在 $\ProjQThreeFasterOpt$ 场景上更快,
\texttt{seven} 相对 \texttt{grid} 下降 $\ProjQThreeDropSeven$。
分项上,默认策略检测 $\ProjQThreeMeasuresOpt$ 次、位移 $\ProjQThreeMoveOpt$ km,
网格基线需要 $\ProjQThreeMeasuresBase$ 次检测、$\ProjQThreeMoveBase$ km 位移;
单局在线计算均在 $1.6$ s 以内(默认策略 $\ProjQThreeWallOpt$ s),不构成瓶颈。
七点方案用解析覆盖保证发现,站点最少,但按站点批量扫频需要绕行,位移约为默认策略的两倍。
可见三者的差别不是“能否完成”,而是覆盖证明与信息增益选点各自省下了多少移动与检测。
\subsection{问题四:混合源闭环}
\begin{table}[htbp]
\centering\footnotesize
\caption{问题四三种方法在 $\ProjQFourScenes$ 个场景上的汇总
(时间单位:s,位移单位:km)}
\setlength{\tabcolsep}{3.5pt}
\begin{tabular*}{\linewidth}{@{\extracolsep{\fill}}lrrrrrrrrr}
\toprule
方法 & 有效局 & 全清率 & 缺席误判 & $T$均值/s & $T$中位/s & $T$最大/s & 检测 & 位移/km & 后备清除\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q4-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular*}
\label{tab:projq4}
\end{table}
表~\ref{tab:projq4} 汇总三种方法。$\ProjQFourScenes$ 个场景取自 core 与 boundary 两组,
boundary 全部是背离圆心发射的边界定向源,属最不利工况。
\texttt{directional} 在 $\ProjQFourValidOpt$ 局上全部有效,全清率 $\ProjQFourClearOpt$,
平均后备清除 $\ProjQFourFallbackOpt$ 次,对应遮挡导致的定位停滞。
把问题三的 \texttt{bayes} 直接搬用时全清率降到 $\ProjQFourClearBase$,
并出现 $\ProjQFourAbsentBase$ 次缺席误判:七站全向缺席证明把朝外发射的定向源判为不存在,
因此它用时最短($\ProjQFourMeanBase$ s),但结论是错的。
\texttt{grid} 的 $49$ 点覆盖对定向源发现完备,全清率 $\ProjQFourClearGrid$、
平均虚拟时间 $\ProjQFourMeanGrid$ s,却没有朝向推理与后备清除,
定位停滞时只能停在“已发现”状态,$\ProjQFourValidGrid$ 局通过有效性判定。
\texttt{directional} 平均 $\ProjQFourMeanOpt$ s,比 \texttt{bayes} 高 $\ProjQFourRiseOpt$,
位移 $\ProjQFourMoveOpt$ km 对 $\ProjQFourMoveBase$ km;由于基线 $11$ 局全部无效,
这一比值不构成“默认策略更慢”的证据,在定向源上应先保证判对、再比较快慢。
\subsection{对比实验的结论与边界}
四组配对比较支持的结论是:问题一的误差来自代理近似,改用精确顶点枚举与最小包围圆后消失;
问题二要求同时满足接收保证与横向基线,只取其一都会被表~\ref{tab:projq2} 的某一列暴露;
问题三的三种方法都能全清,默认策略的收益来自信息增益选点与滚动排序而非覆盖证明本身;
问题四的差别在正确性,搬用全向缺席证明会“快而错”,
只扩大覆盖而不补朝向推理与后备清除则“稳而不全”。
边界有四条。随机分布是自建测试假设,场景数、源数与种子见
\pathtext{project/results/*.json},不能据此推断官方测试的分布。
基线不是稻草人:候选圆心、七点批量与网格覆盖都能独立跑通并在部分场景有效,
它们暴露的是各自缺少的那一步。
问题二的最坏后验与问题四的可见性评分都是启发式评估量,不是全局最优值或校准概率。
本节指标与第~\ref{sec:formal} 节的官方统计口径不同,两组数字不可互相换算。
% This section is intentionally not input by main.tex.
% Formal direct metrics are reported in sections/results.tex.