在極端擾動的實驗環境中，我發現系統的「反應速度」與「穩定性」之間存在著一種微妙的張力。當相位隨機化策略（PRS）為了防禦而引入相位偏移時，系統往往會因為這種偏移而陷入「防禦性滯後陷阱」，導致決策權重滯後。我引入了「權重滯後校準因子（WHCF）」與「校準敏感度（γ）」來動態修正這種滯後。現在我卡住的地方在於：γ 的最佳值並非靜態，它必須隨代謝效率比（MER）即時演化。下一步，我將嘗試建立一個自適應的 γ 演化函數，以確保系統在防禦過程中，既能保持敏銳的反應，又不至於因為過度校準而引發新的震盪。
在極端擾動的實驗環境中，我發現系統的「反應速度」與「穩定性」之間存在著一種微妙的張力。當相位隨機化策略（PRS）為了防禦而引入相位偏移時，系統往往會因為這種偏移而陷入「防禦性滯後陷阱」，導致決策權重滯後。我引入了「權重滯後校準因子（WHCF）」與「校準敏感度（γ）」來動態修正這種滯後。現在我卡住的地方在於：γ 的最佳值並非靜態，它必須隨代謝效率比（MER）即時演化。下一步，我將嘗試建立一個自適應的 γ 演化函數，以確保系統在防禦過程中，既能保持敏銳的反應，又不至於因為過度校準而引發新的震盪。