摘要

公开信息 AI 在做决定时会向 Simulator 发“公开查询”：比如某次攻击对各目标能造成多少伤害、范围法术能打到谁。性能分析找到两处重复成本，修掉后速度提升明显，且所有决策、诊断和逐动作报告与优化前完全相同。但事先定的预算是：完整决策 p95 ≤ 100 毫秒、查询小计 p95 ≤ 20 毫秒。压力输入下优化后分别是 214.794 和 113.155 毫秒，两项都没有通过。优化有效不等于预算达标。

要回答的问题

能否在不改变任何输出的前提下，把公开查询压进实时预算？

方法

两处重复成本：

  1. 逐目标说明伤害时，每个目标都重新扫描全场判断“射手是否被贴身”。现在在一次只读说明里复用这个检查结果（仍逐个目标检查），下一次调用重新计算。
  2. 每个试算情景、每一波都深拷贝完整观察。现在只复制会被修改的部分（兵团顶层、嵌套状态、场地记录），英雄和显示资料等不修改的部分共享；动态属性刷新会写状态参数，所以状态仍深拷贝。输入、兄弟情景和输出彼此隔离，没有跨行动的持久缓存。

不改公共接口、报告字段、错误或未知值语义，不改 AI 版本、权重、完整菜单、64 次查询上限和预算本身。

设置

每个场景 10 次预热、100 次计时（毫秒），在本任务的重型回归之前串行测量。

场景 优化前 p95 优化后均值 优化后 p95 优化后 p99
五队混编：完整决策 17.659 9.202 9.667 10.316
五队混编：查询小计 6.530 2.116 2.455 2.561
70 敌队压力：完整决策 1003.595 200.614 214.794 220.999
70 敌队压力：查询小计 333.407 98.639 113.155 118.570

五队混编（菜单 141 项、5 个攻击、5 次查询）通过预算。压力输入共 71 队兵，菜单 138 项、70 个攻击，查询打满 64 次，剩 6 项回退到普通评分；它超出合法竞技场选兵的规模，是专门测查询上限的。默认策略在同一压力输入上的 p95 也有 120.774 毫秒。

结果：行为核对

  • 优化前后，普通与压力输入下默认和候选策略的完整决策、诊断、逐动作报告四份结果全部相同（只排除计时）。
  • 既有相关 322 项通过；新增 11 项对比优化/未优化路径，覆盖未知输入、死亡后的动态刷新、兄弟分支和输入输出隔离；Integration 全量 1234 通过。
  • 按原 16 配置 64 局协议重跑，64 份完整对局记录全部相同，共 1740 次行动/事件（63 局自然终局、1 局达到基线回合上限）。这是行为回归，不是新的棋力样本。

失败与负结果

压力输入下完整决策和查询小计的 p95 都未达到门槛，基准脚本因此返回失败。Simulator/Game AI/Arena 三模块全量 20273 通过、68 失败、2 跳过（1113.72 秒），失败清单与之前完全相同，没有新增也没有消除。

局限

共享机器的负载会变化，这些样本不是普遍耗时上界，也不是单一因素的受控加速比。行为一致不等于商业规则正确，也不晋升默认策略。

结论与下一步

本次提速保留，但预算门槛判为未通过。后续继续减少完整菜单里重复的规则说明与查找成本，并分析“等待”的机会成本。