chore: 初始化 MCM/ICM Toolkit 仓库骨架
审查并精简 ChatGPT 的建库建议后落地的第一版骨架，只定接口不写实现。 - 建议审查：14 个包 → 7 个；约 250 个函数 → 约 40 个；5 个 Result 类 → 1 个 （docs/01-suggestion-review.md） - docs/：架构、路线图（含永久不做清单）、环境、Git 工作流、函数卡片模板 - src/mcm_toolkit/：core / data / stats / models / solve / decision / viz 共 23 个模块，均为签名 + docstring + NotImplementedError - tests/：9 个文件，其中 test_api_surface.py 已通过（20 passed） - examples/ problems/ notebooks/ figures/ tables/ 骨架 - pyproject.toml（核心依赖 4 个 + 6 组 extras）、environment.yml - scripts/：setup-venv.ps1（ASCII + LF）、setup-conda.ps1、doctor.ps1 - 环境：.venv（system-site-packages）与 conda 环境 mcm-toolkit 均已建好， 数值栈版本与 base 完全对齐（numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6，MKL 后端）
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# 架构设计
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> 上游依据：`01-suggestion-review.md`。本文件定义"代码往哪写、边界在哪、接口长什么样"。
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## 一、设计原则
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1. **薄封装优先。** 能用 SciPy / sklearn / statsmodels / NetworkX / SALib 一行解决的，就只做一行转发 + 参数校验 + `Result` 包装。本仓库**不**替代这些库。
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2. **自己实现是有目的的。** 只有"库里没有、或者自己写才学得会"的算法才手写（bootstrap、Monte Carlo、DP、SA、熵权、TOPSIS、灰色……）。手写实现要能被读懂、能被改。
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3. **统一出口。** 凡是"拟合 / 求解 / 模拟"类函数，一律返回 `Result`，字段固定。
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4. **可复现。** 所有含随机的公开函数都接受 `random_state`，默认 `None`（用全局 RNG）。
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5. **默认值面向比赛。** 默认参数应当在 4 天赛程里"直接能跑完"，不用调。
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## 二、包结构（7 个包）
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```text
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src/mcm_toolkit/
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├── __init__.py 只导出 6 个高频快捷函数 + 7 个子包
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├── _version.py
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├── core/ ① 基础设施 —— 所有包的地基
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│ ├── result.py Result
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│ ├── random.py set_seed / get_rng
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│ └── validate.py check_array / check_same_length / check_probability / check_square
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│
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├── data/ ② 数据进出 —— 最高频
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│ ├── io.py load_table / save_table
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│ ├── clean.py clean_missing / impute_missing / detect_outliers / winsorize
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│ ├── transform.py normalize / standardize / log_transform / one_hot_encode
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│ └── sample.py train_test_split / kfold_split / bootstrap_sample
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│
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├── stats/ ③ 统计 —— S 级模块
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│ ├── descriptive.py describe / zscore / coefficient_of_variation
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│ ├── inference.py confidence_interval / t_test / anova / chi_square_test
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│ │ fit_distribution / goodness_of_fit
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│ └── bootstrap.py bootstrap_statistic / bootstrap_ci ★ 自己实现
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│
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├── models/ ④ 建模 —— 回归 / 时序 / ML，统一协议
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│ ├── base.py Model 协议：fit / predict / score
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│ ├── metrics.py rmse / mae / mape / r2_score / adjusted_r2 / compare_models
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│ ├── regression.py fit_linear / fit_polynomial / fit_nonlinear / predict
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│ ├── timeseries.py exponential_smoothing / fit_arima / forecast
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│ └── ml.py fit_forest / fit_logistic / kmeans / pca / cross_validate
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│
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├── solve/ ⑤ 求解 —— 竞赛主力（把模型反复算）
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│ ├── optimize.py minimize / linear_program / integer_program
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│ │ dynamic_programming / knapsack_dp ★ 自己实现
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│ │ simulated_annealing ★ 自己实现
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│ │ pareto_front
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│ ├── simulate.py monte_carlo / monte_carlo_probability / monte_carlo_integral
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│ │ random_walk / markov_simulate / markov_steady_state
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│ │ mm1_metrics
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│ ├── sensitivity.py local_sensitivity / one_at_a_time / parameter_sweep
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│ │ robustness_test / sobol_analyze / morris_analyze
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│ ├── graph.py 【v0.2】build_graph / shortest_path / centrality / pagerank / max_flow
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│ └── dynamics.py 【v0.2】solve_ode / solve_system / find_equilibrium / local_stability
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│
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├── decision/ ⑥ 评价决策 —— 中文赛特色
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│ ├── weighting.py entropy_weights / critic_weights / equal_weights
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│ ├── ahp.py ahp_weights / ahp_consistency_ratio
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│ ├── topsis.py topsis
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│ └── grey.py grey_relational_analysis / gm11_fit_predict
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│
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└── viz/ ⑦ 出图出表 —— 论文产出的最后一公里
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├── style.py mcm_style
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├── plot.py plot / plot_correlation_matrix / plot_residuals / plot_convergence
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└── export.py save_figure / save_table
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```
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★ = 自己实现（S 档，配完整函数卡片）
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## 三、与 ChatGPT 原方案的对照
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| 原方案 | 现方案 | 变更理由 |
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|---|---|---|
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| 14 个包 | 7 个包 | 见 `01-suggestion-review.md` §3.1 |
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| `regression/` + `ml/` | 合并 `models/` | 原方案里 `fit_linear` 与 `fit_linear_regression` 重复 |
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| `optimization/` + `simulation/` + `sensitivity/` | 合并 `solve/` | 三者共享 Result / rng / 并行约定，分开会重复三遍 |
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| `dynamics/` `network/` | 降级为 `solve/dynamics.py` `solve/graph.py`，进 v0.2 | 低频，不值得独立包 |
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| `utils/metrics.py` + 单列 `analysis/` | 合并 `models/metrics.py` | 原方案三处重复放同一批指标 |
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| 13 个 `plot_*` | `plot(kind=...)` + 3 个专用图 | 改全局样式不必改 13 处 |
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| 5 个 Result 类 | 1 个 `Result` | 第一版没有一个函数需要区分五种结果 |
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## 四、关键约定
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### 4.1 `Result`（唯一结果对象）
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```python
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@dataclass
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class Result:
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name: str # 产生它的函数名
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params: dict | None = None # 参数估计 / 决策变量取值
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metrics: dict | None = None # 评估指标
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data: Any = None # 主要载荷（预测值 / 轨迹 / 排序……）
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success: bool = True
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message: str = ""
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```
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约定：
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- 任何"拟合 / 求解 / 模拟 / 评价"函数**只返回 `Result`**，不返回裸 tuple。
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- `Result` 支持 `repr` 直接打印成"指标表"，方便贴进论文草稿。
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- 后续真需要区分类型时再派生，不提前建 5 个类。
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### 4.2 随机数
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```python
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set_seed(seed) -> None # 全局种子
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get_rng(random_state=None) -> np.random.Generator
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```
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- 所有含随机的函数签名统一含 `random_state=None`，内部第一行 `rng = get_rng(random_state)`。
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- **禁止**直接用 `np.random.*` 旧接口，禁止裸用 `random` 模块。
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- 论文附录必须写明 seed。
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### 4.3 模型协议
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```python
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class Model(Protocol):
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def fit(self, X, y, **kw) -> "Model": ...
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def predict(self, X) -> np.ndarray: ...
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def score(self, X, y) -> dict: ... # 返回指标 dict，不是单个 float
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```
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- 这样 `compare_models({"linear": m1, "rf": m2}, X, y)` 才能统一执行。
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- `compare_models` 返回 `pd.DataFrame`（行=模型，列=指标），可直接 `save_table(..., fmt="latex")`。
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### 4.4 指标方向与量纲（评价类必读）
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- `normalize` 只做**无量纲化**（min-max / 向量归一），不改变指标方向。
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- 方向（效益型 / 成本型）在 `decision` 层处理，用参数 `benefit_columns` 显式声明。
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- **不允许**默认假设"越大越好"。
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### 4.5 import 规则
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- 顶层 `mcm_toolkit/__init__.py` 只导出子包 + 6 个快捷函数，**不 `import *`**。
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- 子包之间允许单向依赖：`core ← data / stats / models / solve / decision / viz`；`viz` 可依赖其余全部；**禁止反向依赖**。
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- `__all__` 是公开 API 清单，不写"内部工具"。
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### 4.6 依赖分层
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| 层 | 包 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 核心（必装） | `numpy` `scipy` `pandas` `matplotlib` | `core` `data` `stats` `viz` 只需要这些 |
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| `[ml]` | `scikit-learn` `statsmodels` | `models/` |
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| `[graph]` | `networkx` | `solve/graph.py` |
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| `[sensitivity]` | `SALib` | `sobol_analyze` / `morris_analyze` |
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| `[symbolic]` | `sympy` | `solve/dynamics.py` |
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| `[moo]` | `pymoo` | 真需要 NSGA-II 时 |
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| `[excel]` | `openpyxl` | Excel 读写 |
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| `[dev]` | `pytest` `ruff` `pyright` | 开发 |
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**可选依赖缺失时必须给出可读报错**，例如 `sobol_analyze` 在没装 SALib 时提示 `pip install "mcm-toolkit[sensitivity]"`，而不是 `ModuleNotFoundError` 裸抛。
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## 五、测试策略
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- 目录 `tests/` 与包一一对应（`tests/test_stats.py` ↔ `stats/`）。
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- **测已知解析解，不测实现细节**：
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| 函数 | 测法 |
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|---|---|
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| `monte_carlo_integral` | 对 `∫₀¹ x² dx = 1/3` 收敛，误差 < 1e-2（n=1e5） |
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| `bootstrap_ci` | 正态样本大 n 下，百分位 CI ≈ 解析 CI（±5%） |
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| `confidence_interval` | 与 `scipy.stats.norm.interval` 对齐 |
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| `fit_polynomial` | 与 `np.polyfit` 系数对齐（`allclose`） |
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| `detect_outliers` | 人工构造带 3 个离群点的数组，命中数 = 3 |
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| `topsis` | 与手算的排序一致 |
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- 随机相关测试一律固定 `random_state`。
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- 每条断言都要能说清"错了说明什么"。
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