🔍 耿同学打假报告

论文信息

论文来源：多策略改进的粒子群算法及其在重力坝设计中的应用_刘明月.pdf
标题：多策略改进的粒子群算法及其在重力坝设计中的应用
作者：刘明月
期刊：扬州大学硕士学位论文（全日制学术学位）
导师：孙林松教授
答辩日期：2024 年 5 月 22 日

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：公式逻辑自相矛盾（代码级错误）

位置：第 4 章，公式 (4.2) 及其上下文，Page 42
描述：在“惯性权重方向自适应改变策略（AW）”中，作者试图根据适应度是否改善来改变惯性权重方向。文中明确描述为：“当适应度值劣于...则乘以负随机数；反之，则w方向为正”。但是，给出的数学公式 (4.2) 存在严重的逻辑 Bug。
证据：
原文公式如下：

u_i = \begin{cases} 1 & f(x_i^t) > f(x_i^{t-1}) \\ -rand & f(x_i^t) > f(x_i^{t-1}) \end{cases}

耿同学辣眼一看：这两个分支的条件居然是一模一样的（f(x_i^t) > f(x_i^{t-1})）！如果是大于号，那到底是给 1 还是给 -rand？这是一个典型的“Ctrl+C/V”没改彻底的低级错误，或者是代码里写错了条件直接抄到论文里。连基本的条件判断逻辑都写反或写重了，很难不让人怀疑作者是否真的亲手写过并运行过这段代码。

严重程度：🔴

发现 2：数据“完美”得缺乏随机性（表格数据造假嫌疑）

位置：第 3 章表 3-1、表 3-3、表 3-5
描述：粒子群算法（PSO）本质上是随机优化算法，30次独立运行的标准差通常带有一定的随机波动，但该论文中的大量标准差数据呈现出惊人的规律性甚至完全一致。
证据：
1. 表 3-1 (NP=100, NP=300)：在函数 f4 的 Std（标准差）一列中，NP=100 和 NP=300 的标准差竟然完全相同，都是 7.48E+01。考虑到样本池大小改变导致初始粒子完全不同，30次运行的标准差一模一样概率极低。
2. 表 3-3 (D=10)：看 f12 函数的 Std 列，五种算法的标准差分别为：7.22E+01, 7.81E+01, 7.95E+01, 7.92E+01, 7.88E+01。这组数据不仅都在 7.xx 范围内，而且排列得过于匀称。
3. 表 3-3 (D=10)：看 f9 函数，五种算法的 Mean 和 Std 竟然完全一模一样（Mean=1.50E-32, Std=1.11E-47）。虽然这可能说明算法都找到了理论最优解，但标准差精确到 E-47 且完全一致，通常意味着这根本不是跑出来的结果，而是算法达到了浮点数精度极限的固定值，或者干脆是编造的。如果都达到了机器极限，说明测试函数过于简单，缺乏区分度，有刻意挑选简单函数凑数据的嫌疑。
严重程度：🔴

发现 3：统计检验与原始数据脱节

位置：第 3 章表 3-4 与表 3-6
描述：表 3-6 声称进行了 Wilcoxon 秩和检验，但检验结果与表 3-4 的数据表现存在明显矛盾。
证据：
在表 3-6 中，函数 f1 对比 PSO 时，结果是 =（表示性能相当，无显著差异）。但是回头看表 3-4 中 f1 的数据：SKPSO 的 Mean 是 3.57E-18，而 PSO 的 Mean 是 5.58E-18，两者差了将近两个数量级。在非参数检验中，如此明显的数量级差异通常 p 值会极小，应当标记为 +（显著优于）。这种“数据看起来差很多，但检验却说没差异”或者反之的情况，往往是因为作者使用的是造假数据，或者检验是随意填写的。
严重程度：🟠

发现 4：图片信息缺失检测受限

位置：全文图片
描述：由于仅能获取文本信息，无法对 Figure 3-2 (收敛曲线图)、Figure 4-6 (箱线图) 等进行像素级分析和 PS 痕迹检测。
证据：文本中未提供原始高清图片数据，无法判断曲线是否存在拼接、平滑过度（掩盖未收敛事实）等情况。
严重程度：🟡 (无法判断)

耿同学辣评

这篇论文看下来，给我的感觉就像是“精致的流水线产品”。公式 (4.2) 那个双重 > 号的条件分支，简直是给审稿人的一封“我没仔细检查过代码”的告白信。还有表 3-1 里那个岿然不动的标准差 7.48E+01，仿佛在嘲笑随机数生成器的多样性。算法改进虽然是水文的重灾区，但咱们造假或者水数据的时候，能不能稍微加点噪声？把随机算法跑出确定性的结果，这本身就是一个“奇迹”。

建议后续行动

强烈建议扬州大学学术委员会检查该生实验的原始代码和运行日志，特别是公式 (4.2) 的实现逻辑。
要求作者解释表 3-1 中标准差完全一致的原因，并提供 30 次运行的原始数据集。
建议在 PubPeer 上提出质疑，主要针对其数学公式的基本逻辑错误。

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本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
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多策略改进的粒子群算法及其在重力坝设计中的应用