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AURA: An Adaptive Utility Ranking Algorithm for Multi-Criteria Decision Making with Python-based decision support interface
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DOI：10.1016/j.softx.2025.102395.png)
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摘要
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本文提出了一种自适应效用排序算法（AURA），这是一种基于Python的软件工具，旨在灵活、高效且可扩展地解决多准则决策问题（MCDM）。AURA引入了一种新颖的自适应距离基评分机制，将效益型、成本型和目标型准则统一为一个可解释的单一公式，同时允许参考点、理想点、反理想点和平均值被动态定义。这增强了处理现实世界决策问题的稳健性，包括处理范围狭窄或分布偏斜的准则。该方法已与TOPSIS和VIKOR等成熟的MCDM方法进行基准测试，通过相关性分析证明了其高度一致的排序结果。在大规模数据集（高达1,000个备选方案×20个准则）上的性能测试进一步证实了其计算效率与可扩展性。该软件包含一个直观的基于Streamlit的图形界面，支持Excel输入/输出和可视化工具，使其适用于学术、工业和大数据应用。开源实现支持快速实验、可重复性和可扩展性，以促进高级MCDM研究和实践。
Keyword:
Multi-Criteria Decision-Making
Adaptive Utility Ranking Algorithm
AURA
Python
Big data
Streamlit
AI总结
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2.4
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