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# 第三、四问系统性架构优化与运行提速方案
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- 版本：2026-09-12
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- 依据：本仓库运行历史（`session.jsonl`、`practice-p3-*.jlog`、`referee-data/sessions/*`、
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`output/hrl/ui/q3-main/*`、`docs/` 全部性能记录）+ 本文档新增的复跑与离线校核实验
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- 范围：第三问（全向源）与第四问（混合定向源）的**闭环架构、算法分解、运行治理**，
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不改动题面约束、协议层语义与既有保守性不变量
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- 结论先行：**虚拟时间的 75–83% 是移动**，移动里约一半不是覆盖巡回而是定位/清除往返；
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**第四问的全部失败来自定向源**；旧机器学习层已被证明不如手写基线。
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因此本轮优化的主线是"**把定位并入覆盖巡回 + 把发现集压到最小命中集 + 给定向源建位置×朝向联合信念**"，
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而不是再堆学习算法。
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## 0. 摘要（TL;DR）
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### 0.1 三个待解的结构性浪费
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| 编号 | 现象 | 直接证据 | 估计可回收 |
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| W1 | Q3 定位探点往返 5741 m / 1148 s，与覆盖巡回（6960 m / 1392 s）相当 | 本次复跑（13 源，seed 0）：24 次探点，均值 442 m/次 | **−900 ~ −1100 s/局** |
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| W2 | Q4 发现集是 700 m 方格 49 点，巡回 36.4 km；同一保证下贪心最小命中集只要 31 点、22.9 km | `scripts/verify_q4_cover.py`：43 032 个 (p,h) 采样，两组点集均 100% 覆盖 | **−2700 s（巡回）+ −1140 s（检测）** |
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| W3 | Q4 定向源没有"位置×朝向"联合信念，只能阶梯探点，最后退化到 ≤400 格盲清 | referee 两局：全向 17/17 清除，定向仅 2/6；4/4 漏检全是定向 | **−1500 ~ −3000 s/局** |
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### 0.2 预期收益（自建模拟器，同一冻结基准集，配对口径）
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| 指标 | Q3 现状 | Q3 目标 | Q4 现状 | Q4 目标 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| 平均虚拟时间 | 3707 s（本次 6 场景）/ 3536 s（13 源单局） | **≤ 2700 s** | 13 652 s（10 源 3 定向单局）/ 13 165 s（4 场景均值） | **≤ 9000 s** |
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| 最大虚拟时间 | 4628 s | **≤ 4000 s** | > 17 000 s（边界压力） | ≤ 12 000 s |
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| 每局计算墙钟 | 2.9–6.5 s | **≤ 0.8 s** | 6.5 s | **≤ 1.0 s** |
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| 有效局（全清+缺席无误判+零异常+正常退出+计时复算一致） | 6/6 | 基准集 100% | 4/4 | 基准集 100% |
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> 4000 s 是本项目 `docs/算法审核与优化-20260911.md` 自设的验收线，不是题面评分线；
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> 第四问在 10 源场景下**不承诺**达成 4000 s，理由见 §6.2。
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### 0.3 明确不做的事
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- 不重新引入 PPO/HRL。运行历史支持"保留手写基线"：HRL 训练 4007.9 s / 109 776 步后
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仍被 `bayes` 稳定压制 4.3–5.0%（17–18/20 场景，符号检验 p=0.0001），且 94% 的差距来自
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多走的移动；其评估集 20 个场景**全部是单源全向**，无法支撑任何第四问结论。
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- 不引入新的第三方运行时依赖（仍是 `requests`；`numpy` 仅作**可选加速后端**，缺失时回退纯 Python）。
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### 0.4 实施进展与实测回填（2026-09-12）
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冻结基准集 `harness/suites.py`（第三问 18 主场景 + 2 边界；第四问 9 + 2），
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并行 runner `scripts/run_suite.py`，配对口径同场景同误差种子。
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| 项 | 状态 | 实测 | 结论 |
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| P1-4 安全阀 | ✅ 已实现 | `summary` 新增 `completion_basis` / `absence_evidence` / `redundant_rescan_measures` / `virtual_reserve_s`；`--persistent` 输出单轮上界告警 | 采纳（5 项测试） |
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| P0-2 最小命中集 | ✅ 已实现并默认开启 | 第四问 11 场景配对：**14003.0 → 10975.5 s**（均值 −19.3%、中位 −25.4%、10/11 更快）；检测 444.5→319.2；请求 569.5→395.6；位移 54.9→44.2 km；最大 17007→12919 s；11/11 valid | **采纳** |
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| P0-4 感知层向量化 | ✅ 已实现 | 单局计算 **3.10 → 1.00 s（3.08×）**，最大 5.84 → 1.30 s；20 场景的虚拟时间与动作序列**逐位一致** | **采纳**（目标 ≤0.8 s 未达，余下为 belief 表示层） |
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| P0-1 融合巡回 | ❌ 实测无效，已回退默认 | 仅追加站点方位线：3454.6 vs 3426.9 s（+0.8%，检测 +10.8 次、位移仅 −188 m）；追加 + 抑制专用探点：**4989.0 vs 3426.9 s（+45.6%，20/20 更慢）** | 关闭（保留开关与代码） |
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| P1-1 C₂₀ 最近清除点 | ⊘ 复核后降为非项 | 现有 `_near_clear_target` 已取安全球 `B(c, limit−ρ)` 内离当前位置最远点；与完整 C₂₀ 最优之差 ≤ slack+margin ≈ 0.74 m | 不改 |
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| P1-3 基准集/并行 | ✅ 已实现 | 20 场景 × 3 变体 = 60 局 **26.5 s**（6 进程）；20 局 **3.9 s** | 采纳 |
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| P0-3 联合信念 | ✅ 已实施并于 2026-09-12 修正 | 网格粒子 × 24 档朝向 bin + 可见性选点；**发现并修复 `no_signal` 朝向规则反向缺陷**（原会删掉真源朝向档）；配套 D1 探点口径使第四问后备盲清 **125.7 → 4.3 次/局** | 采纳（结论与实测见[图论与 DP 优化方案 §8](第三四问图论与动态规划优化方案.md)） |
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**P0-1 为什么失败（重要负面结论）**：七站环上通常只有 2–3 个站能对同一源取得
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有效方位线，且站间交会角不足以直接换到 20 m 证书，专用信息增益探点仍然必要；
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"顺路测量"于是退化为平白多花检测，一旦抑制专用探点则会白等巡回、远端绕行。
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**结论：第三问的定位往返不是可回收的浪费，`bayes` 的滚动时域调度已在做正确的事。**
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**第四问现状与目标差距（2026-09-12 图论/DP 轮回填）**：启用硬化覆盖计划
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`q4_mincover_v2` 与 D1 探点口径后，第四问 11 场景（core + boundary）均值为
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**9069.9 s**、最大 12081.1 s、后备盲清 24.8 次/局（core 9 场景 8602.0 s /
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4.3 次），仍远高于 4000 s 验收线。剩余成本主要是最小命中集巡回
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（23.9 km ≈ 4777 s）与缺席频道检测，二者都是覆盖证明的固有代价；
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本方案 §2.3 的"可压缩 23–32%"在本模拟器上只回收了约 1%（详见图论与 DP 方案 §8）。
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## 1. 运行历史复核
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### 1.1 数据资产清单（本次实际读取）
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| 资产 | 内容 | 可用信息 |
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| `session.jsonl`（31 011 行） | 官方第三问演练 J2WH-2K7D-5ZXS-DNK6 的客户端日志 | 10 323 次 `/measure`、12 次 `/clear`、逐动作计时 |
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| `practice-p3-*.jlog` | 同一局的官方行为日志封装 | 仅明文信封（题号 3、队号、案例码）；载荷 AES-256-GCM + RSA-OAEP，不可解 |
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| `referee-data/sessions/*`（6 局，5 局完整） | 本地评测机 q3×3、q4×2、截断×1 | 逐请求响应、真值、summary、step 事件 |
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| `output/hrl/ui/q3-main/` | HRL 训练（109 776 步）+ `eval/at-40k`、`eval/at-final` | monitor CSV、模型元数据、20 场景配对评估 |
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| `docs/算法审核与优化-20260911.md`、`docs/algo-3.md`、`docs/algo-3-bayes.md` | 历史 KPI 与消融 | 官方/自建成绩、验证集分档 |
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| 本次新增复跑 | `scripts/benchmark_q3_bayes.py`（6 场景）、Q3/Q4 单局计时分解、`cProfile`、站点三角化可行性 | §1.3 中标注"本次复跑"的数字 |
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| 本次新增工具（已入库） | `scripts/analyze_run_timing.py`（任意会话日志的计时分相复算）、`scripts/verify_q4_cover.py`（第四问覆盖证书 + 最小命中集搜索） | F4、F9 可复现 |
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### 1.2 先确认度量可信（否则一切优化都是自欺）
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官方计时模型：`T = L/5 + 5·N_measure + N_switch + 5·N_clear⁺ + 3·N_clear⁻`，
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其中 `L` 为累计直线位移，`/clear` **不计**换频。`scripts/verify_q3_practice.py` 对 5 局完整
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评测机日志逐微秒复算，与服务器返回的 `virtual_time_s` 完全一致（例：BBM9 复算 3134.642907 = 记录 3134.642907）。
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结论：**后续所有"虚拟时间"结论都可用动作日志独立复算**，这是本项目最可靠的一条工程资产，必须保留。
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### 1.3 关键事实（F1–F13）
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| 编号 | 事实 | 出处 |
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| F1 | 虚拟时间构成：**移动 75–83%｜检测动作 15–21%｜换频 2.3–3.7%** | 官方会话 82.30/14.76/2.94；referee q3 80.50/16.78/2.71、q4 78.39/18.63/2.98；本次复跑 Q3 79.9/17.3/2.9、Q4 75.2/21.1/3.7 |
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| F2 | 官方第三问演练 J2WH 总虚拟 350 227.7 s，其中 **346 169.9 s（98.84%）是空复扫**：7 个固定站点 × 8 个未清除频道 × 183 轮，0 检出，结束点正好落在 `virtual_reserve_s=10 000` 边界 | `session.jsonl` 相位切分；`planner/__init__.py:236`、`config.py:99` |
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| F3 | **第四问的全部失败来自定向源**：referee 两局全向 17/17 清除，定向仅 2/6；4/4 漏检全是定向；每清除源 356.4 s（Q3 274.0 s，+30%） | `referee-data/sessions/{6X58,BAU8}`；`{BBM9,RM7Y,VQKB}` |
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| F4 | 本次复跑 Q3（13 源，seed 0）：3535.9 s / 109 次检测 / 13 清除；**七站巡回 6960 m（1392 s，39%）+ 探点往返 5741 m（1148 s）+ 清除移动 3668 m（734 s）** | 本次复跑（方法见附录 A） |
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| F4b | 评测机 Q3 单局 BBM9：**21 次专用探点占 1138.7 s 移动，等于该局虚拟时间的 36.3%**，而站点扫频 98 次只占 991.2 s | `scripts/analyze_run_timing.py referee-data/sessions/BBM9-.../log.jsonl --plan seven` |
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| F5 | 本次复跑 Q4（10 源 3 定向，seed 0）：13 652.1 s / 560 次检测 / 18 次清除（8 次失败）/ 51 356 m | 本次复跑 |
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| F6 | 感知层是墙钟热点：单局计算 6.04 s；`cProfile` 下 `expected_survival` 占累计时间 **72%**（2808 次调用），`apply_measure` ≈ 20%，`_kill_outside_wedge` 触发 498 万次 `angular_gap` | 本次 `cProfile`（13 源单局） |
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| F7 | HRL 运行：109 776/200 000 步、4007.9 s、**27.0 steps/s（6.75/env）**、1.51 s 墙钟/局；被 SIGTERM 截断时回报仍在上升（Q1 1.05 → Q4 6.20） | `output/hrl/ui/q3-main/q3.json` + 4 份 monitor CSV |
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| F8 | HRL 评估：20 场景**全部单源全向**；`bayes` 比 HRL 快 4.3–5.0%（17–18/20，p=0.0001），**94% 的差距是多走的移动**；40k→109k 步仅再改善 0.7% | `eval/at-40k|at-final/aggregate.*`、`eval/manifest.json` |
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| F9 | 现役 Q4 发现集：700 m 方格 49 点、NN 巡回 **36.4 km**；满足同一"前向半盘命中"保证的贪心最小集 **31 点、22.9 km（−37%）**，覆盖校核 100% | `scripts/verify_q4_cover.py`；本文附录 A |
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| F10 | Q3 七站巡回**已经最优**：6 × 1159.7 = 6958 m（观测 6960 m），无可压缩空间；把环半径降到覆盖下界 1122.9 m 仅省 222 m（44 s） | 几何计算 + 本次复跑 |
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| F11 | 站点三角化可行：**99.28% 的源位置有 ≥2 个站在 1500 m 内**；最佳交会角 5 分位 58.5°、中位 122.9°；只有 0.72% 的源位置仅 1 个站在射程内 | 本次离线采样（20 000 点） |
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| F12 | 墙钟量级差三个数量级：内存回放 **0.22–0.25 ms/请求**（≈0.35 s/局），官方接口 **9.42 ms 均值/请求**（104.49 s / 10 337 请求）；本地评测机 24.5–97.9 ms/请求 | referee `session_end`、`runs/*/summary.json`、`session.jsonl elapsed_s` |
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| F13 | 历史 KPI 参照：Q3 官方最好 4058.71 s（3BW5，13/13）、5232.13 s（J4ER，12/12）；自建 `bayes` 3707.3 s（本次 6 场景）/ 3726.2 s（14 场景消融）/ 验证集 3315.89 s；Q4 自建 13 164.7 s，**无官方第四问演练记录** | `docs/算法审核与优化-20260911.md`、`docs/algo-3-bayes.md`、`README.md:135` |
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### 1.4 由事实导出的六处结构性瓶颈
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| 编号 | 瓶颈 | 支撑事实 | 归属层 |
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| --- | --- | --- | --- |
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| B1 | 定位/清除移动没有并入覆盖巡回，探点按"信息增益"选，移动权重 λ=0.0105 几乎不惩罚绕行 | F1、F4、F4b、F11 | 决策层 |
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| B2 | Q4 发现集冗余 63%（49 点 vs 30 点），且每个"真缺席"频道要在全部 49 点各测一次 | F5、F9 | 保证层 |
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| B3 | Q4 定向源缺少位置×朝向联合信念：`no_signal` 只记"被遮挡过几次"，选点靠固定 45° 阶梯，收敛失败后退化到 ≤400 格 20 m 盲清（≤1200 s + ≤400 请求） | F3、`planner/__init__.py:691-768` | 感知层 + 决策层 |
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| B4 | 感知层全 Python 容器：每局 20 个频道各建 ~6.1 万格 `set`，`_kill_outside_wedge` 每次遍历全部幸存格，评分核 `expected_survival` 为 7×800 的纯 Python 双循环 | F6 | 感知层 |
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| B5 | 研发吞吐低：场景串行、单进程；一局 0.35–6.5 s；HRL 27 steps/s；14–52 场景的配对基准要跑几分钟到十几分钟 | F6、F7、F12 | 实验层 |
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| B6 | 运行治理缺失：单源评估集使指标退化（`avg_locate_clear_time_s ≡ virtual_time_s`）、`eval/manifest.json` 三份重复且与 `output/hrl/ui/manifest.json` 不一致（后者缺失）、`persistent_search=True` 可造成 98.84% 的无效开销且无硬性告警 | F2、F8、F13 | 遥测/实验层 |
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## 2. 目标架构
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### 2.1 分层与依赖方向（依赖只能向下）
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┌───────────────────────────────────────────────┐
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L6 实验/遥测 │ bench/ 冻结基准集·并行 runner·配对统计 │
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│ telemetry/ manifest·step log·replay·summary │
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└───────────────▲───────────────────────────────┘
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│ 只读观测
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┌───────────────┴───────────────────────────────┐
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L5 执行/安全 │ exec/ 动作账本·预算守卫·安全阀·幂等客户端 │
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└───────────────▲───────────────────────────────┘
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│ Action 请求
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┌───────────────┴───────────────────────────────┐
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L4 决策 │ plan/ 任务表·滚动时域排序·信息/时间评分 │
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└───────────────▲───────────────────────────────┘
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│ Task[]
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┌───────────────┴───────────────────────────────┐
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L3 保证 │ guarantee/ 命中集覆盖计划·清除证书·缺席证明 │
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└───────────────▲───────────────────────────────┘
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│ 候选集/幸存集
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┌───────────────┴───────────────────────────────┐
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L2 信念 │ belief/ BeliefBackend：OccupancyTensor(Q3) │
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│ JointTensor(位置×朝向, Q4) │
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└───────────────▲───────────────────────────────┘
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│ Observation
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┌───────────────┴───────────────────────────────┐
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L1 观测模型 │ model/ 可见性半平面·r_eff 带·有界误差·舍入裕量 │
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└───────────────▲───────────────────────────────┘
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||
│ 原始响应
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┌───────────────┴───────────────────────────────┐
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L0 协议/时钟 │ protocol/ 规则表·计时模型·状态机·客户端（冻结）│
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||
└───────────────────────────────────────────────┘
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```
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与现状的差别：**用组合取代继承**。现状是
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`OmnidirectionalLoop → SevenBatch → BayesLoop → DirectionalExtension` 的单继承链，
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调度、信念、清除、预算、报表五种职责混在同一族类里（`planner/__init__.py` 818 行 +
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`planner/bayes_loop.py` 513 行），任何一处改动都会跨层影响其它三问。
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||
目标形态是
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||
```python
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Episode(
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client = SimulatorClient(...), # L0，冻结
|
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belief = OccupancyTensor(...) | JointTensor(...), # L2
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||
plan = CoveragePlan.points, # L3
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||
scorer = InfoGainPerSecond(...), # L4
|
||
policy = FusedTourPolicy(...) | DirectionalPolicy(...), # L4
|
||
certifier= Certificate(...), # L3
|
||
ledger = Telemetry(...), # L6
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||
)
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```
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三层保证策略矩阵只差**三个可替换部件**，其余代码共享：
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| 问题 | 信念后端 | 覆盖计划 | 选点策略 |
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| --- | --- | --- | --- |
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| Q3 | `OccupancyTensor`（全向） | 七站环（已经最优，冻结） | 融合巡回 |
|
||
| Q4 | `JointTensor`（位置×朝向） | **最小命中集**（30 点，离线搜索 + 运行期校验证书） | 可见性约束选点 |
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||
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### 2.2 接口契约（关键签名）
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||
|
||
```python
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# L1 model/observation.py —— 只此一处定义"什么算看见"
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@dataclass(frozen=True)
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class ObservationModel:
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r_eff_min_m: float; r_eff_max_m: float
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near_radius_m: float; half_angle_deg: float
|
||
directional_half_deg: float = 90.0 # 含边界
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||
|
||
def visible(self, src: Vec2, heading_deg: float | None, reader: Vec2) -> bool: ...
|
||
def detectable(self, src: Vec2, heading_deg: float | None, reader: Vec2) -> bool: ...
|
||
|
||
# L2 belief/base.py —— 两种后端实现同一协议
|
||
class BeliefBackend(Protocol):
|
||
def apply(self, channel: int, reader: Vec2, result: str,
|
||
svd_deg: float | None) -> None: ...
|
||
def alive(self, channel: int) -> int: ...
|
||
def is_absent(self, channel: int) -> bool: ... # 幸存集为空
|
||
def certificate(self, channel: int) -> ClearCertificate | None: ...
|
||
def guaranteed_no_signal(self, channel: int, reader: Vec2) -> bool: ...
|
||
def prob_detect(self, channel: int, reader: Vec2) -> float: ... # 决策用
|
||
def version(self, channel: int) -> int: ... # 派生量缓存键
|
||
|
||
# L3 guarantee/cover.py —— 覆盖计划是"可离线搜索、可在运行期校验"的一等对象
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||
@dataclass(frozen=True)
|
||
class CoveragePlan:
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problem: int # 3 | 4
|
||
points: tuple[Vec2, ...]
|
||
certificate: CoverCertificate # 采样分辨率、缺失数、最坏裕量、脚本哈希
|
||
version: str
|
||
def verify(self, model: ObservationModel, tol_m: float) -> CoverCertificate: ...
|
||
|
||
# L4 plan/policy.py
|
||
class Policy(Protocol):
|
||
def tasks(self, belief: BeliefBackend, state: RobotState) -> list[Task]: ...
|
||
def order(self, tasks: list[Task], state: RobotState) -> list[Task]: ...
|
||
def measured_at_point(self, point: Vec2) -> tuple[int, ...]: ... # 一停多测
|
||
```
|
||
|
||
### 2.3 四条设计原则
|
||
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||
1. **保守性不变量不动**：真源永不被删；清除证书始终基于完整 ±1.005° 角域与题面距离带；
|
||
所有启发式（均匀先验、朝向先验、信息增益）**只用于选点，不用于安全证明**。
|
||
Q4 的朝向联合信念必须自带"朝向未观测时退化为全向"的保守分支。
|
||
2. **保证 = 离线搜索 + 运行期校验**：覆盖集、清除点、巡回顺序都可以离线用数值搜索优化，
|
||
但运行期必须用同一份 `ObservationModel` 重新校验证书（点集、分辨率、裕量），
|
||
校验失败即拒绝启动，而不是相信一个写死的点表。
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||
3. **一个事实一个来源**：题面常量、`r_eff` 带、清除半径、动作耗时只在 `config.py`；
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可见性语义只在 `model/observation.py`；训练/部署若将来共存，必须共用同一控制器模块
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（这是旧 HRL 用 13 000 行换来的教训：v1 的 5 个特征索引错位、BC 激活函数不一致、
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旧基准把 `completed` 当全清）。
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4. **每个优化都必须可配对、可复算、可回归**：冻结基准集 + 逐局 `manifest` + 动作日志
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+ 逐微秒复算；任何"更快"的声明必须给出配对分布（均值/中位/最大/更快场数），
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而不是单个最优场景。
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### 2.4 迁移映射（现状 → 目标）
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| 现状 | 目标 | 处理 |
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| --- | --- | --- |
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| `protocol/*`、`evaluation/recompute_virtual_time` | 不变 | 冻结，作为度量基准 |
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| `belief/__init__.py`（凸外包） | `belief/convex.py` | 原样搬迁，继续负责精确角域证书 |
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| `particles.py`（网格幸存集） | `belief/occupancy.py`（numpy 张量 + 纯 Python 回退） | 重写热核，语义不变，保留 `tests/test_particles.py` 的真源保留性质测试 |
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| — | `belief/joint.py`（位置×朝向） | 新增，Q4 专用 |
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| `coverage/` | `guarantee/cover.py` | 49 点常量表 → 可校验的 `CoveragePlan` |
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| `planner/bayes_loop.py` 的 `_build_tasks/_order_tasks` | `plan/tasks.py`、`plan/schedule.py` | 抽出，Q3/Q4 共用 |
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| `planner/bayes_loop.py::_select_point` | `plan/score.py` | 抽出 + 向量化评分 |
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| `planner/__init__.py::DirectionalExtension` | `plan/policy.py::DirectionalPolicy` + `belief/joint.py` | 保留后备清除作为最终兜底，但目标是不再触发 |
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| `planner/seven.py` | `guarantee/plans.py::SEVEN` | 保留解析证明 |
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| 4 个 benchmark 脚本 | `bench/` 统一 runner（并行 + manifest + 配对统计） | 合并，消除指标口径分叉 |
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## 3. 优化项
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### P0-1 第三问：发现—定位融合巡回（消除探点往返）
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**现状**：每次收到 `direction` 后进入独立定位子循环，由信息增益选点器在同一站点之外
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另选探点；13 源单局共 24 次探点、5741 m 往返、1148 s，与整个覆盖巡回（6960 m / 1392 s）同量级；
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评测机单局 BBM9 更极端：**21 次探点花掉 1138.7 s 移动 = 全局限时时间的 36.3%**（F4b）。
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评分函数 `score = E[log 幸存占比] + 0.0105 × 移动秒数`，移动项几乎不影响排名。
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**方案**：把"已发现未定证"的频道加入**每一个覆盖站点**的批量扫频清单，
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使第二/第三条方位线在巡回途中顺路取得；只有站点三角化不成立时才回退到专用探点。
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- 巡回仍由 `plan/schedule.py` 滚动排序（现有最近邻 + 2-opt 已足够，`bayes` 的 −39.5% 移动
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主要来自这里），新增"同点顺路测量"任务类型：`Task(kind="station", channels=(未知, 未定证))`。
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- 站点任务的固有耗时按 `6 s × 频道数 + 1 s × 换频次数` 记账（现有 `_path_cost` 已支持）。
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- 保底：`F11` 显示 0.72% 的源位置只有 1 个站在 1500 m 内，对这类频道保留
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`_select_point` 的专用探点路径；判定用 `belief.prob_detect` 而非硬编码。
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**预期收益（已被实测推翻）**：原估 F4 的 1148 s 探点移动可回收 70–80%，
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即 −800 ~ −900 s。**实测结果相反**：仅追加站点方位线 +0.8%，追加并抑制专用探点
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+45.6%（20/20 场景更慢），见 §0.4。原因是站间交会角不足以保证 20 m 证书，
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专用信息增益探点仍然必要；抑制它只会白等巡回。**本项不采纳，默认关闭。**
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**验收**：18 场景验证集平均 ≤ 2700 s、最大 ≤ 4000 s；`measures` 增幅 ≤ 20%；
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`move_distance_m` 降幅 ≥ 25%；全部 `valid`。
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**风险**：站点距离最远 2 × 1159.7 = 2319 m，可能出现 `no_signal` 浪费 5 s。
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缓解：仅在 `prob_detect > 0` 时顺路测量；`no_signal` 同样是有效负观测（进信念，不算异常）。
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### P0-2 第四问：用最小命中集替换 49 点发现集（离线搜索 + 运行期校验）
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**现状**：`coverage_points()` 生成 700 m 方格 49 点（±2100），依据是"单元内任一点到 4 顶点
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≤ 700√2 ≈ 989.95 ≤ 1000"。该条件是**充分但远非必要**：它要求单元内任意位置、任意朝向都由
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**同一个**顶点命中。实际上，第四问的保证是"对 ∀(p,h) ∈ Ω×S¹，存在被访点位于其前向半盘内"，
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允许由**多个**顶点共同围住 p。
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**方案**：把它当作一个显式的**击中集（hitting set）问题**离线求解，运行期校验：
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1. 目标空间离散：`p` 取 Ω 内 75 m 网格，`h` 取 24 个方向 → 43 032 个 (p,h) 单元；
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2. 候选点：半径 2850 m 圆盘内 200–300 m 网格（641/293 个候选）；
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3. 贪心集合覆盖 + 局部改进，**同时把巡回长度作为次级目标**（641/293 个候选中取 31/30 个，
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仍有大量同覆盖度的等价解可用于缩短巡回）；
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4. 生成 `CoveragePlan(points, certificate)`，`certificate` 记录采样分辨率、未覆盖数、
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最坏裕量、生成脚本哈希；`CoveragePlan.verify()` 在每次运行前用同一 `ObservationModel`
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重新校核，未通过即拒绝启动。
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**本次离线校核结果**（附录 A 可复现）：
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| 点集 | 点数 | (p,h) 覆盖 | NN 巡回 | 折算移动 |
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| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
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| 现役 700 m 方格 ±2100 | 49 | 100% | 36.4 km | 7280 s |
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| 三角格 1000 m（半径 2800 盘） | 31 | 100% | 34.3 km | 6863 s |
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| **贪心最小命中集（200 m 候选）** | **31** | **100%** | **22.9 km** | **4587 s** |
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| **贪心最小命中集（300 m 候选）** | **30** | **100%** | **23.6 km** | **4719 s** |
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**实测收益（2026-09-12，11 场景配对）**：均值 **14003.0 → 10975.5 s（−19.3%）**，
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中位 −25.4%，10/11 场景更快；检测 444.5 → 319.2，请求 569.5 → 395.6，
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位移 54.9 → 44.2 km，后备清除尝试 113.3 → 64.1，11/11 valid。
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低于原估的 −26%，差额来自"缺席频道省下的检测"被定位探点部分抵消。
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**验收**：`CoveragePlan.verify()` 通过；10/13/16 源 × 定向 1/半数/仅一个全向 × 边界朝外压力
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场景全部全清；请求数、日志体积仍满足 1200 s / 2 MB 预算。
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**风险**：数值采样证书弱于解析证明。缓解：(a) 保留解析七站证明用于 Q3；
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(b) 证书采样分辨率与裕量写入 summary 并随日志归档；(c) 保留 10% 的额外"保险点"预算，
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若演练观测到任何漏检立即回退到 49 点表。
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### P0-3 第四问：位置×朝向联合信念与可见性选点
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**现状**：定向源只被当作"候选空间集合"，`no_signal` 只用于累计 `blocked_probes`
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（`planner/__init__.py:663-677`），选点沿固定 45° 阶梯试探；梯子用尽后调用
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`_fallback_clear`，对候选外包多边形做 20 m 网格覆盖逐格 `/clear`（≤400 格、≤1200 s、≤400 请求）。
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运行历史显示这正是第四问的失败点：定向源 2/6 清除，4/4 漏检全是定向。
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**方案**：为第四问频道维护 **(x, y, heading) 联合可行集**，把"看不看得见"变成可推理的量：
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- 表示：`JointTensor` —— 复用 Q3 的占用网格，每格附加 24 个朝向 bin 的可行性位掩码
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（uint8 位域，20 频道 × 6.1 万格 × 3 B ≈ 3.7 MB，可接受）。
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- 更新规则（全部保守，仅删"必然看不见"的格）：
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- `direction`@s：位置删 `>1500`、角向删 `|gap| > δ_eff + 角裕量`；朝向删
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"以该格为源、朝向不覆盖 s" 的半盘（保留 ±90° 含边界）。
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||
- `no_signal`@s：对 `|g−s| ≤ 1000` 的格，朝向**只能**落在背向 s 的半盘；
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||
对 `1000 < |g−s| ≤ 1500` 的格，朝向要么背向 s，要么源实际半径 < |g−s|（保持不确定）；
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对 `|g−s| > 1500` 的格不删。
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- `near`@s：位置收缩到 5 m 盘，朝向置为全向（近场无遮挡语义）。
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- 决策：`prob_detect(channel, reader)` = 该点能看到该频道任一可行 (p,h) 的概率质量；
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||
选点直接最大化 `prob_detect / (移动秒数 + 6)`，即**保证有信号的信息增益/秒**。
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||
- 定位收敛：位置由多条 `direction` 的角域交会收缩（与 Q3 相同）；朝向在 2 次
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||
"一次被遮挡 + 一次可见"后通常已被压到很窄的楔形，此时可**主动选择必然可见的探点**，
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用一个正常角域证书结束，而不再进入 400 格盲清。
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- 后备清除**保留**（`fallback_clear_cells` 已有格数与预算双硬顶），但目标变为
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"只在证书无法建立时触发"，并在 summary 中把触发次数作为回归指标。
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**预期收益（未实测）**：定向频道的探点次数与后备清除触发次数大幅下降。参考量级：
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后备清除上限 400 格 × 3 s = 1200 s + 400 请求/频道；`docs` 记录的 Q4 改进版每局后备
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尝试 616/4 局 ≈ 154 次。保守估计 **−1500 ~ −3000 s/局**。
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**验收**：10 源 3 定向场景全清率 100%（现状 referee 仅 2/6 定向）；
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`fallback_clear_attempts` 相对基线下降 ≥ 70%；定向信道平均检测次数 ≤ 全向信道的 1.5 倍。
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**风险**：朝向均匀先验是工程假设，官方分布未知。缓解：先验只影响选点顺序，
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不影响任何安全性判定；朝向不确定时自动退化为全向分支（`prob_detect` 取全向值）。
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### P0-4 感知层向量化与并行（研发运行速度）
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**现状**（F6）：`expected_survival` 占单局 CPU 的 72%，2808 次调用 × (7 代表点 × 800 子采样)
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≈ 1570 万次纯 Python 距离/角度运算；`apply_measure` 另有 20%，其中 `_kill_outside_wedge`
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每次遍历全部幸存格（498 万次 `angular_gap`）。
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**方案**：
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1. `belief/occupancy.py` 用 `numpy` 布尔/整数张量替换 `set[int]`：
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每频道 248×248 uint8（≈61 KB），20 频道 ≈ 1.2 MB；盘/楔删除用切片 + 布尔掩码，
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粗格索引用 `np.add.reduceat`；`numpy` 缺失时回退现有纯 Python 实现（测试保证两条路径同结果）。
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2. 采样评分向量化：把 `subsample` 与 `representatives` 预转 `(n,2)` 数组，
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一次广播算完距离、角度、角向 gap，`expected_survival` 由 5600 次标量循环变成 2–3 条向量指令。
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3. 站点级编译缓存：`(station, channel, version)` → 掩码结果，`version` 不变直接复用；
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当前 `_skip_cache` 只缓存"必 no_signal"布尔，可扩展到整块删除掩码。
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4. MEC 增量维护：当前 `mec()` 每次版本变化重算全部幸存点（最多 6 万点）；改为
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版本变化时只对新增删除点做包围圆增量更新，或按 1/8 子采样给出候选、证书判定用精确值。
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5. 批量基准并行化：`bench/runner.py` 用 `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`
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按场景分发（每进程独立 `LocalSimulator`，真值仍只进测试端），Mac M 系列 8 核可得 ~6–8×。
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6. 观测/遥测：单局 summary 写入 `compute_wall_s`、`profile_top`（可选 `--profile`），
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纳入基准表的必填列，防止"虚拟时间变快、墙钟悄悄变慢"。
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**实测收益（2026-09-12）**：单局计算 **3.10 → 1.00 s（3.08×）**，最坏 5.84 → 1.30 s；
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20 场景基准集 12.2 → 3.9 s。虚拟时间与动作序列**逐位一致**（纯 Python 回退路径保留，
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`MCM26B_NO_NUMPY=1` 可强制）。未达 ≤0.8 s 的目标：剩余开销在
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`apply_measure` 的网格删除与 `ChannelParticles.__init__`，需要 P0-4b（表示层张量化）。
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**验收**：`tests/test_particles.py`、`tests/test_bayes_loop_q3.py` 全过；
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纯 Python 与 numpy 两条路径在同一动作日志下产出逐位相同的 summary（`actions_sha256` 相同）；
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单局 `compute_wall_s` ≤ 0.8 s。
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### P1-1 清除点选在 C₂₀(K) 内离当前位置最近处
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现状 `_near_clear_target` 只沿"当前位置 → 候选圆心"方向平移，平移量受
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`limit − radius` 限制，是被证明的一维特例。一般解是
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`C₂₀(K) = ∩_{g∈K} B(g, 20)`，取其内离当前位置最近的点：
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- 对凸多边形候选集，`C₂₀(K)` 仍是凸集（若干圆盘之交），可用"到当前点的最近点"的
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简单迭代/投影求得；
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- 若 `C₂₀(K)` 非空，则从该点清除的移动代价最小，且三角不等式保证仍在 20 m 内。
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**预期收益**：Q3 单局清除移动 3668 m（734 s）中回收 20–35%（**−150 ~ −260 s**）；
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Q4 同步受益。
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**风险**：`C₂₀` 空时退回现有 MEC 圆心逻辑（已实现）。
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### P1-2 覆盖几何参数改为"离线搜索 + 运行期校验"
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- Q3：`station_ring_radius_m` 由 1159.7 的可证明下界 1122.9 重算，并在 `validate_seven_coverage`
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中同时校验 **PF 网格覆盖**（现行文档已记录 1159.7 与 Optuna 建议值差 3.3 m 的取舍）。
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收益很小（≈44 s），但把"设计性质 vs 1.7% 均值差异"的取舍写成可复算脚本，而不是口口相传。
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- Q4：见 P0-2，覆盖集与巡回联合优化（在等价覆盖解中选巡回最短者，
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预期可在 23.6 km 基础上再降 5–10%）。
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- 所有覆盖计划产物落 `output/<problem>/coverage/<version>.json` + 证书，纳入版本管理。
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### P1-3 评估与遥测重构（消除 B6）
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1. **冻结基准集**（`bench/suites/`，一题一份、版本化、写入 `manifest.json`）：
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- Q3：10/13/16 源 × 8 个种子 + 2 个圆周边界场景（`r_eff=1000`，扇区接缝）；
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- Q4：10 源 3 定向、13 源 6 定向、16 源 8 定向 × 每种 3 个种子 + 朝外边界压力场景；
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- 场景与真值只进模拟器与校验器，策略端看不到（真值隔离不变量保持不变）。
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2. **统一 runner + 逐局 artifact**：`manifest.json` / `results.json` / `aggregate.{json,csv}` /
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`runs/<scene>/<variant>/summary.json` + `session.jsonl`，任何一局无效则 `all_valid=false` 且非零退出。
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3. **指标口径去重**：目前 `avg_locate_clear_time_s ≡ virtual_time_s`（单源评估集下二者必然相等），
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必须在多源基准集上重新定义并标注：
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`T_total`（整场虚拟时间）、`T_accounted`（首次证明找全时刻）、`T_last_clear`、
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`T_total / cleared`、`T_total / truth`。
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4. **运行历史持久化**：`output/` 目前不纳入 git，导致 `output/rl/review-20260911/`、
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`output/q3/optimization-20260911/` 等证据在 revert 后无法追溯。
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本轮起把**基准集的 summary/aggregate/manifest（压缩，不含大日志）**纳入版本管理，
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官方 jlog/日志仍按题面要求单独归档。
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### P1-4 安全阀与退出可解释性
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| 阀门 | 现状 | 改进 |
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| `persistent_search` | 默认已关闭，但没有任何"这会浪费多少"的提示；历史上已造成一次 346 170 s（98.84%）的无效演练 | 显式开启时输出预估上限（未清除频道数 × 站点数 × 6 s）并要求二次确认；`summary` 记录 `redundant_rescan_measures` |
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| `virtual_reserve_s` | 10 000 s 固定 | 改为 `max(10 000, 2 × 最远单动作上界)`，并在接近时把 `stop_reason` 与剩余预算写入 summary |
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| 完成判定 | `completed = 无中断 ∧ (清除数≥16 ∨ 每频道 CLEARED/ABSENT)` | 增加 `completion_basis ∈ {count_cap, per_channel_proof}` 字段，避免把"数量上界"与"逐频道证明"混为一谈 |
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| 缺席证明 | 覆盖账本 + PF 双通道 | summary 增加 `absence_evidence[channel] ∈ {pf_empty, coverage, count_cap}`，供论文与审计逐条追溯 |
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### P2-1 选点评分的解析化/查表化
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`expected_survival` 的物理含义可用解析近似替代：对给定测点 q 与候选集，
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`E[log 幸存占比]` 的一阶近似只依赖 (候选集到 q 的距离分布, 角向展布)。
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先在离线基准上验证解析近似与采样评分选出的点一致率 ≥ 90%，再切默认实现。
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预计再省 30–50% 的评分开销（P0-4 之后已不是瓶颈，列入 P2）。
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### P2-2 是否重启学习类方法的门控条件
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只有在**下列四条同时满足**时才考虑把 ML 重新引入，且只允许替换"任务排序"这一个部件：
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1. P0-1/P0-2/P0-3 全部落地并通过基准集验收；
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2. 手写基线仍有 ≥ 10% 的可测改进空间，且已定位到具体的排序子问题；
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3. 训练与部署共用同一控制器模块，并有逐状态一致性测试（旧 HRL 的 13 000 行里最有价值的
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就是这条纪律：`HRLControllerMixin` 被 env 与 runtime 逐字节共用）；
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4. 评估集包含多源与定向场景（现役 20 场景单源评估集不足以支撑任何结论）。
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## 4. 实施路线图
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| 阶段 | 内容 | 交付物 | 验收门槛 | 依赖 |
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| **S1（P0，2–3 天）** | P0-2 最小命中集 + P0-4 并行基准；P1-3 冻结基准集 + manifest；P1-4 安全阀 | `guarantee/cover.py`、`bench/runner.py`、`bench/suites/*`、`docs/` 更新 | Q4 巡回 ≤ 25 km；基准集并行跑完 ≤ 60 s；全部 `valid` | 无 |
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| **S2（P0，2–3 天）** | P0-1 融合巡回（Q3）；P1-1 清除点 | `plan/schedule.py`、`plan/score.py`、`Episode` 组合化重构 | Q3 均值 ≤ 2700 s、最大 ≤ 4000 s；移动 −25% | S1 的 runner |
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||
| **S3（P0/P1，3–5 天）** | P0-4 信念层 numpy 化；P0-3 联合信念 + 可见性选点（Q4） | `belief/occupancy.py`、`belief/joint.py`、`plan/policy.py` | 单局计算 ≤ 0.8 s；Q4 定向全清 100%、后备触发 −70% | S2 的接口 |
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| **S4（P1/P2，2–3 天）** | P1-2 覆盖参数搜索固化；P2-1 评分解析化；论文数据表 | 覆盖计划证书、`docs/paper` 数据 | 与 S3 结果配对不退化 | S3 |
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| **S5（演练）** | 官方演练：Q3 用全向、Q4 用混合；先实测单请求延迟与总请求数，核对 1200 s / 2 MB | 官方日志与报告 | 全清 + 正常退出 + 计时复算一致 | 团队排期 |
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**顺序约束**：S1 的基准集必须先于任何算法改动落地，否则无法配对；否则"更快"不可证。
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## 5. 验收与度量
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### 5.1 有效局定义（沿用现有基准脚本，不得放宽）
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```
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valid := 全部真实源被清除
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∧ 被判缺席的频道都与真值一致（无误判）
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∧ 正常 /exit（exit_reason == user_exit）
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∧ 零算法异常（anomalies == []）
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∧ 逐动作虚拟时间复算与服务器返回逐微秒一致
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```
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### 5.2 必报指标（每个变体、每个场景，落盘 + 汇总）
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- 虚拟时间：`T_total`、`T_accounted`、`T_last_clear`、`T_total/cleared`，以及
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均值/中位/最大/P90 与 **< 4000 s 场次比例**；
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- 动作：`measures`、`clears`、`failed_clears`、`fallback_clear_attempts`、
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`redundant_rescan_measures`、`total_requests`；
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- 移动：`move_distance_m`，以及 move/action/switch 三分项占比；
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- 墙钟：`compute_wall_s`、请求吞吐（ms/请求）、批量基准总时长、训练 steps/s（若涉及）；
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- 配对比较：同场景同误差种子下 `1 − T_variant / T_baseline` 的均值、
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更快场数、以及对场景做 10 000 次 bootstrap 的 95% 区间（参照 `summarize_rl_revision.py` 的做法）。
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### 5.3 回归
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`uv run pytest`（当前 232 项）必须全过；新增：
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- `CoveragePlan.verify()` 的正/负例（故意删一个点必须被检出）；
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- 联合信念的真源保留性质测试（随机 (p,h) × 随机观测序列，真源 (p,h) 永不被删）；
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- 融合巡回的"每源至少一条站点方位线"性质测试；
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- 逐位一致性测试：numpy 后端与纯 Python 后端在同一动作序列下 summary 完全相同。
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## 6. 风险与明确不承诺的部分
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### 6.1 风险登记
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| 风险 | 影响 | 缓解 |
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| 最小命中集证书依赖数值采样，官方分布未知 | 极端 (p,h) 漏检 → 漏源 | 保留解析七站证明（Q3）；Q4 证书采样分辨率/裕量写入 summary；保留 10% 保险点预算与 49 点回退开关 |
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| 站点三角化在 0.72% 源位置上只有 1 站在射程内 | 这些场景仍需专用探点 | `prob_detect` 触发回退路径，保留现有 `_select_point` |
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| 朝向先验为工程假设 | 选点次优 | 先验只影响顺序；不确定时退化为全向；安全性由 20 m 证书 + 覆盖证明负责 |
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| numpy 化引入浮点路径差异 | 真源保留性质被破坏 | 两条后端同时保留并对拍；保持整数微秒复算计时 |
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| 并行基准引入进程/端口/临时目录问题 | 基准不稳定 | 每进程独立内存回环；不共用端口；`manifest` 记录随机种子 |
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### 6.2 不承诺的部分
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- **第四问 4000 s**：10 源场景下，仅"发现 + 缺席证明"就约需
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最小命中集巡回 4719 s + 缺席检测 ≈1900 s ≈ 6600 s，加之定位清除，4000 s 不可达。
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若必须逼近该线，需要改变停止条件（例如接受 `unresolved_channels` 而非逐频道缺席证明），
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那是**成绩口径的取舍**，必须先与题面评分方式核对，本轮不作为代码默认行为。
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- 本文所有收益数字都是**自建模拟器上的估计或本次复跑观测**，不是官方成绩；
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官方分布、r_eff 分布、误差场分布仍是测试假设。
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- 不声称 P0-1/P0-3 已在官方演练验证——需新的演练记录。
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## 附录 A 复现命令与本次新增实验
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```bash
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# 1) 基线配对（本次复跑：bayes 3707.3 s vs seven_batch 5581.8 s，局部 −32.1%）
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uv run python scripts/benchmark_q3_bayes.py --seeds 0,1 --out /tmp/mcmopt/q3
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# 2) 运行历史计时分解（已入库）：任意会话日志 → 移动/检测/换频分相 + 重复复扫检测
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uv run python scripts/analyze_run_timing.py session.jsonl --plan seven
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uv run python scripts/analyze_run_timing.py referee-data/sessions/BBM9-HZG2-77N5-NKKC/log.jsonl --plan seven
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uv run python scripts/analyze_run_timing.py referee-data/sessions/6X58-XQ7U-CJ24-JQQR/log.jsonl --plan 49
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# 实测输出（与服务器记录最大偏差 0.000000 s，证明复算口径正确）：
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# session.jsonl 350227.692 s，移动 82.3%，检测 10323 次，重复率 96.4，
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# 末次清除后仍花 346169.9 s / 10225 次空复扫
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# BBM9 (Q3) 3134.643 s，移动 75.9%，探点 21 次 / 1138.7 s
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# 6X58 (Q4) 3251.021 s，移动 78.3%，检测 112 次
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# 3) 第四问覆盖证书与最小命中集（已入库）
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uv run python scripts/verify_q4_cover.py --out output/q4/cover-certificate.json
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# 实测输出：目标空间 43032 个 (p,h)
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# 现役 49 点方格：缺口 0，NN 巡回 36.4 km（7280 s 移动）
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# 贪心最小命中集：31 点，缺口 0，NN 巡回 22.9 km（4587 s 移动）
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# 4) 感知层剖面（单局 6.04 s 计算中 expected_survival 占 ~72%）
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python -m cProfile -s cumulative <单局驱动脚本>
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```
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> 第 2、3 项已作为常驻工具入库，使"虚拟时间花在哪"与"覆盖集是否仍然合法"
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> 成为可随时重跑的回归项；第 1、4 项仍是一次性分析，建议在 S1 阶段并入
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> `bench/runner.py` 的必报指标（`compute_wall_s`、`profile_top`）。
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## 附录 B 数字出处索引
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| 数字 | 出处 |
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| 移动 80.50% / 16.78% / 2.71%（Q3） | `referee-data/sessions/{BBM9,RM7Y,VQKB}/log.jsonl` 按 `verify_q3_practice.py` 模型复算 |
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| 移动 82.30%（官方 J2WH） | `session.jsonl` 求和 |
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| 346 169.9 s 空复扫 | `session.jsonl` `/exit` 时刻 350 227.691846 s 减去 12 源首轮清除的 4 057.839 s |
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| Q4 定向 2/6、漏检 4/4 全为定向 | `referee-data/sessions/{6X58,BAU8}/meta.json` + `log.jsonl` |
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| bayes 3707.3 / seven 5581.8 | 本次复跑 `benchmark_q3_bayes.py --seeds 0,1` |
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| 3535.9 s / 109 检测 / 6960 m 巡回 / 5741 m 探点 | 本次复跑计时分解 |
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| 13652.1 s / 560 检测 / 51 356 m（Q4） | 本次复跑单局 |
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| `expected_survival` 72% | 本次 `cProfile` 单局 |
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| HRL 27.0 steps/s、4007.9 s、109 776 步 | `output/hrl/ui/q3-main/q3.json` + `*.monitor.csv` |
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| bayes 比 HRL 快 4.3–5.0%、94% 差距为移动 | `output/hrl/ui/q3-main/eval/at-final/aggregate.json` + `runs/*/summary.json` |
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| 站点三角化 99.28%、交会角 5 分位 58.5° | 本次离线采样 20 000 点 |
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| 49 点 vs 30 点覆盖集 | 本次贪心击中集计算（附录 A 第 5 项） |
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