pyDecision

多准则决策工具箱,选型排序一键搞定

pyDecision 是一个专注于多准则决策分析(MCDA)的 Python 库,集成了 AHP、ELECTRE(I-IV 及 TRI)、PROMETHEE、GAIA 等主流方法,帮助用户在多个备选方案和相互冲突的准则下做出系统化决策。它解决了传统决策中主观性强、难以量化比较的问题,提供统一 API 和丰富示例,支持权重敏感性分析、排序与分类,适合学术研究、工程选型、投资评估等场景。核心能力包括:多种 MCDA 方法的实现、结果可视化(如 GAIA 平面)、与 NumPy/Pandas 无缝集成,以及清晰的文档和教程。作为早期项目,其方法覆盖广但部分算法实现有待优化。

开源 free 对话助手
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 363
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类对话助手
开发团队Valdecy
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源Python库,完全免费,可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型ahp,chatgpt,electre,electre-i,electre-ii,electre-iii,electre-iv,electre-tri,gaia,mcda,mcdm,promethee,python-mcda-library,topsis
GitHub 星标★ 363
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2020-08-10 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 覆盖 AHP、ELECTRE、PROMETHEE 等 20+ 主流 MCDA 方法,选择丰富
  • 提供 GAIA 平面等可视化工具,辅助理解决策结果
  • API 简洁统一,与 Pandas/NumPy 集成良好,上手快

不足之处

  • 部分算法实现效率较低,大数据集下性能可能受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业供应商或技术方案多准则选型
  • 学术研究中对比不同决策方法的效果
  • 投资或风险评估中的多因素排序

替代项目

scikit-criteria、pymcdm、decide

项目介绍

pyDecision 是对话助手领域的开源项目,由 Valdecy 开发,2020 年首次发布。

它收录于对话助手分类,该分类目前共有 907 个项目,GitHub 星标数为 363。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-22。开源Python库,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:企业供应商或技术方案多准则选型。同类可对比的替代方案包括 scikit-criteria、pymcdm、decide。

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