评价python
层次分析法 AHP
指标难以量化、主要依靠专家经验判断权重，需要把两两比较的定性结论转成可计算的权重。
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MODEL LIBRARY / 建模工具箱
选模型，也要理解它的边界。
每张卡片包含场景、公式、示例代码、常见坑与参考资料；可反查关联赛题。
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预测python
时间序列 ARIMA
存在自相关或季节性的序列做中短期预测，例如销量、负荷、降水强度，样本量在数十个时点以上。
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优化python
动态规划 / 最短路
多阶段决策（逐期投入、分阶段调度）或赋权图上的路径问题，例如最省时路径、最优分组与分段。
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评价python
熵权法
指标数据完整，希望权重由数据自身的离散程度客观决定，常与 TOPSIS 组合使用。
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评价python
模糊综合评判
指标含「好 / 较好 / 一般」这类模糊语言，或评价本身带有主观等级判断，需要给出等级隶属度。
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预测python
灰色预测 GM(1,1)
样本极少（约 $4\sim 10$ 个时点）、序列单调趋势明显、又无法用统计方法定阶的短期预测。
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优化python
整数 / 0-1 规划
决策量必须是整数或只能取 0/1 的离散问题：选址、指派、排班、装箱、是否启用某条产线。
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优化python
线性规划 LP
目标与约束都是线性的资源分配、生产计划、运输与配方问题，决策量可以连续取值（例如投入多少吨、分配多少小时）。
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优化python
启发式与元启发式（GA / SA / PSO）
NP 难的组合优化：TSP、车辆路径、大规模排程、选址分配，规模大到精确算法跑不动。
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统计python
蒙特卡洛模拟
问题含随机性、解析解难以求出，例如命中概率、风险损失分布、排队系统性能评估。
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优化python
多目标规划（NSGA-II）
成本低与效益高、精度高与耗时短这类互相冲突的目标要同时考虑，需要给出的是一组折中方案而不是单一解。
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预测python
多元回归与残差诊断
要找出多个自变量里哪些真正影响因变量，并量化各自贡献，例如材料性能与工艺参数的关系。
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优化python
非线性规划
目标或约束含平方、指数、对数、三角项，例如几何优化、能耗模型、参数标定、反问题求解。
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统计python
主成分分析 PCA + 聚类
指标太多且彼此相关需要降维，或者要把样本分成若干类群再做后续分析。
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评价python
TOPSIS
多方案多指标排序，尤其已经通过 AHP 或熵权法拿到权重之后，需要给出综合排序结果。
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