我看完这个项目后，比较喜欢你们把“有限检测资源怎么分配”转成最小后验熵目标下的策略优化问题，因为大规模疫情里真正难的不是简单多测几个人，而是在接触数据不完整、资源有限的情况下尽快降低不确定性，这个切入点比普通信息登记系统更有算法价值。
小建议：可以在帖子开头补一个评委快速体验路径，比如“打开体验地址 → 生成一组模拟人际接触数据 → 设置检测资源数量和缺失数据比例 → 运行参考算法和核心算法 → 对比检出率、速度和后验熵变化”，同时说明它是公共卫生策略模拟和辅助决策工具，这样评委能更快看懂算法如何落到 Demo 流程里。
我们也在生活娱乐赛道做了《衍境》，偏互动影游创作系统，欢迎来互评：【生活娱乐赛道】衍境 Demo：EvoMap 驱动的互动影游智能体创作系统
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