feat: 修复大粪扫描频率

src/mcm26b/cli.py

@@ -63,7 +63,8 @@ def _run(args) -> int:
     config = replace(config,
                      session=session,
                      search=replace(config.search,
-                                    bearing_rounding_margin_deg=args.bearing_margin_deg))
+                                    bearing_rounding_margin_deg=args.bearing_margin_deg,
+                                    persistent_search=args.persistent))
     truth = None
     transport = None
     real_budget_s = None
@@ -144,6 +145,9 @@ def main(argv=None) -> int:
                           "正式测试以服务器 /enter 返回为准）")
     run.add_argument("--summary-steps", type=int, default=None,
                      help="summary 中保留的逐步计时条数上限（默认全部；完整明细在日志）")
+    run.add_argument("--persistent", action="store_true",
+                     help="复扫保险模式：找全证明后继续复扫未清除频道直到限时"
+                          "（默认关闭：虚拟时间即成绩口径，找全即 /exit）")
     run.add_argument("--self-test", action="store_true",
                      help="走本地模拟器与随机场景（测试端自检，不连官方）")
     run.add_argument("--seed", type=int, default=20260910, help="自检场景种子")

src/mcm26b/config.py

@@ -91,10 +91,12 @@ class SearchConfig:
     max_blocked_probes: int = 4     # 定位单轮内被朝向遮挡的探点预算
                                     # （首次选点+对跖复核+2 次环探；达限转后备清除）
     fallback_max_cells: int = 400   # 后备清除格数硬顶；超过则不盲扫（宽候选集继续定位）
-    # ---- 持续搜索 [工程，2026-09-11 用户决策] ----
-    # 全部频道"已清除或证明不存在"后不提前退出：只复扫未清除频道，
-    # 直到清除数达 16、实机预算耗尽或虚拟安全余量不足（扫到限时为止）。
-    persistent_search: bool = True
+    # ---- 持续搜索 [工程，2026-09-11 用户决策修订] ----
+    # 虚拟时间即评测成绩口径（表1：平均定位清除时间）：找全证明达成后
+    # 立即 /exit，不复扫。复扫保险模式（防缺席证明假设偏差）保留，经
+    # `mcm26b run --persistent` 显式开启：只复扫未清除频道，直到清除数
+    # 达 16、实机预算耗尽或虚拟安全余量不足。
+    persistent_search: bool = False
     virtual_reserve_s: float = 10_000.0  # 虚拟时长安全余量：剩余不足时停止发起动作，
                                          # 避免触及 100 小时上限被模拟器强制结束
 
@@ -110,16 +112,19 @@ class BayesConfig:
 
     particle_spacing_m: float = 25.0   # 网格间距；Voronoi 裕量 ≈ 17.68m；
                                        # 全域约 1.6 万格/频道，20 频道内存与耗时可控
-    # ---- 信息增益评分 [工程] ----
-    score_mode: str = "radius"         # radius=期望后验半径（直指证书）|
-                                       # entropy=期望 log 幸存占比（信息增益）
+    # ---- 信息增益评分 [工程，Optuna TPE 调参回填 2026-09-11] ----
+    # 全量消融（14 场景，对齐找全口径）：均值 3650s、配对降幅 31.0%、
+    # 14/14 全清零异常；调参记录见 output/q3/bayes-tuning/。
+    score_mode: str = "entropy"        # entropy=期望 log 幸存占比（信息增益）|
+                                       # radius=期望后验半径（直指证书）
     score_subsample: int = 800         # 期望幸存熵估计的粒子子采样规模
-    mc_representatives: int = 6        # 假设真值代表点数（均匀抽取幸存格）
-    lambda_move_s: float = 0.1         # 选点评分中移动时间的折算系数（分值/秒）；
-                                       # 与后验半径同量纲，量级须小否则终局拒走（欠收敛）
+    mc_representatives: int = 7        # 假设真值代表点数（均匀抽取幸存格）
+    lambda_move_s: float = 0.0105      # 选点评分中移动时间的折算系数（分值/秒）；
+                                       # entropy 口径下信息项为 O(1) 对数值，λ须极小
     wide_rings: tuple = (1.0, 1.5, 2.0)   # 无保证接收盘时的探索环（× PF MEC 半径）
     # ---- 站点与覆盖 [工程] ----
-    station_ring_radius_m: float = 1200.0   # 七点环半径；覆盖半径 968.9m 的解析证明
+    station_ring_radius_m: float = 1159.7   # 七点环半径；调参后仍 < 1178.5
+                                            # （覆盖半径须 < 1000 − √3·1800·...解析界）
     # ---- 任务排序 [工程] ----
     two_opt_enabled: bool = True       # 开放路径 2-opt 改进（最近邻打底）
     two_opt_passes: int = 3            # 2-opt 最大改进轮数