已经完成模型代码，仅供大家参考，需要更多请看文末
一、问题分析
首先需要收集与奥运会举办城市/国家相关的历史数据。这需要涉及诸如经济、土地利用、人类满意度（包括运动员和观众）、旅行、基础设施建设、环境影响等多个方面。数据收集可以通过查阅国际奥委会的官方文件、新闻报道、学术论文以及各国家统计局或相关机构的数据等来源进行。这一阶段的目标是获得充足的数据，以便进行深入的分析和研究。
接着可以运用描述性统计分析和可视化工具对收集到的数据进行初步探索。可以更好地了解数据的分布、趋势和关联，从而为后续分析提供基础。在对历史数据进行初步分析的基础上，建立一套综合评价指标体系。
这些指标应涵盖经济、土地利用、人类满意度（运动员和观众）、旅行、未来改进的机会、主办城市/国家的声望等方面，以帮助我们更全面地了解奥运会举办的影响。此外，我们还需要为每个指标赋予一定的权重，以反映其相对重要性。我们基于层次分析法、TOPSIS和蒙特卡洛模拟法，对不同的策略进行评价和排序。在这一阶段，我们需要将综合评价指标体系应用到各种潜在的策略中，以确定哪些策略在各个方面表现最佳。此外，我们还可以运用敏感性分析等方法，考察不同假设和参数设置下策略的表现，从而确保我们的建议在不同情况下都具有一定的稳健性。我们会根据分析结果，为国际奥委会提供具体的策略建议。这包括确定最优的奥运会举办方案，如设立永久性举办地、分季度举办等。同时，我们还需要考虑如何在实施这些策略的过程中，充分考虑各利益相关方的需求，以确保奥运会的成功举办
最后，建议对实施策略的效果进行定期评估和调整。在实际操作过程中，可能会出现一些预料之外的问题，或者某些策略的效果未能达到预期。因此，在策略实施过程中，我们需要不断收集新的数据、进行监测和评估，并根据实际情况对策略进行调整，以确保奥运会在长期内保持可持续性和成功举办。
二、模型假设
针对本文提出的问题，我们做了如下模型假设：
1.假设所收集到的历史数据具有代表性，能够反映奥运会举办城市/国家在各个方面的真实状况。
2.假设综合评价指标体系所包含的指标可以全面衡量奥运会举办的影响。
3.假设所赋予各指标的权重能够准确反映其相对重要性。
4.假设策略实施过程中的各种外部因素可以视为恒定或者可控。诸如政策环境、国际关系、市场状况等外部因素在一定程度上保持稳定，不会对策略的实施产生重大影响。
5.假设未来奥运会的举办模式和规模与历史数据保持一致。
三、符号说明
本文常用符号见下表, 其它符号见文中说明
| 符号 |
符号意义 |
| N |
奥运会历史数据的样本数量。 |
| CR |
一致性比率 |
| P |
随机概率分布 |
| Alpha |
调整权重的参数 |
| A |
比较矩阵 |
| R |
策略的排序结果 |
四、建模与求解
5.1 数据预处理
首先对文中所给的数据进行预处理
数据标准化
数据标准化主要是将数据按照一定的比例缩放至固定的区间范围，一方面是可以将不同维度数据特征无量纲化，另一方面是数据标准化会降低数值计算的复杂度，进一步加快模型收敛的速度以及提升模型的准确性。在大数据规模或者神经网络模型当中，数据标准化则必不可少。但是数据标准化的在实际应用并非是只有好处，数据标准化也可能会带来预测结果的偏差，主要原因是在数据标准化后的预测结果也被缩放至固定的区间范围，失去了实际的数值意义，需要通过反标准化的方法还原，而偏差就在此时产生。
数据标准化的方法常用的有两种min-max标准化和 Z-Score 标准化，根据教育数据的特性选择 Z-Score 标准化，也叫标准差标准化，主要是基于均值和标准差对数据进行标准化，该标准化方法适用于该序列中的最大值和最小值未知的情况。
公式就略过了，打不出来，我们直接看解析把。
奥林匹克国家举办次数
数据来源于奥林匹克官网
图片python代码如下（需要pandas，标红的记得填写数据根目录）：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取历届奥运会举办城市数据
olympics_data = pd.read_csv("你所放置文件的根目录", encoding='gbk')
# 读取世界发展指标投资数据
investment_data = pd.read_csv("你所放置文件的根目录", encoding='gbk')
# 读取全球劳动力参与和失业数据
labor_data = pd.read_csv("你所放置文件的根目录", encoding='gbk')
# 读取全球 GDP 及人均 GDP 数据
gdp_data = pd.read_csv("你所放置文件的根目录", encoding='gbk')
# 历届奥运会举办城市分布图
olympics_count = olympics_data.groupby('Country')['City'].count()
olympics_count.plot(kind='bar')
plt.title("Number of Olympic Games Hosted by Country")
plt.xlabel("Country")
plt.ylabel("Number of Olympic Games")
plt.show()
各国旅游数据
数据来源于世界旅游组织
一些图给大家参考一下。数据来源于世界旅游组织、奥林匹克官网、联合国数据，数据可以在哪里找呢？
可以去世界银行、联合国环境规划署、美国国家统计局、世界卫生组织、美国政府公开数据、github等等
5.2 建立指标体系
（注意，这里可以自己考虑，我把每个指标都写得比较详细，你们自己可以考虑其他指标）
接下来，为了综合评价奥运会举办的影响，我们建立了一个包含经济、土地利用、人类满意度、旅行、未来改进机会和声望等6个方面的指标体系。这些指标如下：
1.经济方面
经济方面是评价奥运会举办影响的重要方面。以下是具体的指标：
奥运会的经济收益：包括直接经济收益和间接经济收益两个方面。直接经济收益指奥运会筹办和举办期间产生的经济效益，如场馆建设、赛事运营和旅游业等；间接经济收益则指奥运会带来的影响和长远效益，如城市形象提升和区域发展机遇等。
赞助商和广告收入：奥运会是吸引赞助商和广告商的重要平台。赞助商和广告收入可以反映奥运会举办对经济的促进作用。
旅游业收入：奥运会是吸引游客前来旅游的重要因素。旅游业收入可以反映奥运会对当地旅游业的推动作用。
2.土地利用方面
土地利用方面是评价奥运会举办影响的重要方面。以下是具体的指标：
奥运会场馆和基础设施建设的用地面积：奥运会场馆和基础设施的建设需要占用大量的土地资源，对土地的使用和环境保护产生一定的影响。
场馆的可持续性设计：奥运会场馆的设计和建设应当考虑环境可持续性因素，如能源效率、水资源利用和废物管理等。
场馆周边环境状况：奥运会场馆的建设和举办会对周边环境造成一定的影响，如噪声污染和空气污染等。
3.人类满意度方面
人类满意度方面是评价奥运会举办影响的重要方面。以下是具体的指标：
运动员和观众对赛事组织和场馆设施的评价：奥运会举办应当保障赛事组织和场馆设施的安全和服务质量，以提高运动员和观众的满意度。
当地居民对奥运会的参与和支持度：奥运会举办应当充分考虑当地居民的利益和需求，增强当地居民对奥运会的参与和支持度，以提高奥运会举办的社会接受度和认同感。
4.旅行方面
旅行方面是评价奥运会举办影响的重要方面。以下是具体的指标：
奥运会期间的交通状况：奥运会期间，城市交通压力大，交通状况的良好与否对于游客和居民出行产生很大影响。
游客的出行方式和花费：奥运会举办对游客的吸引力和游客的出行方式、花费有很大关系。
5.未来改进机会方面
未来改进机会方面是评价奥运会举办影响的重要方面。以下是具体的指标：
奥运会后场馆和基础设施的再利用：奥运会场馆和基础设施的再利用对于提高奥运会举办的长远效益和可持续性具有重要意义。
旅游业和当地经济的发展机会：奥运会举办应当为当地旅游业和经济的发展带来机遇和潜力。
6.声望方面
声望方面是评价奥运会举办影响的重要方面。以下是具体的指标：
举办奥运会对主办城市/国家的国际声誉和形象的影响：举办奥运会可以提升主办城市/国家的国际形象和声誉，对国际合作和文化交流具有重要意义。
以上就是我们建立的指标体系，可以从不同的角度对奥运会举办影响进行评价和综合分析。
5.2.1 层次分析法
我们将6个方面的指标构建成一个层次结构模型，其中经济、土地利用、人类满意度、旅行、未来改进机会和声望为第一层因素，下面分别为第二层因素。
然后下一步，我们开始制定判断矩阵
我们依据专家意见和相关文献制定了两两比较的判断矩阵，根据AHP法的标准化处理方法，得到了各个因素的权重。
公式略过。
我们得到判断矩阵如下：
| 经济 |
土地利用 |
人类满意度 |
旅行 |
未来改进机会 |
声望 |
|
| 经济 |
1 |
3 |
4 |
2 |
4 |
2 |
| 土地利用 |
44929 |
1 |
3 |
44928 |
3 |
44928 |
| 人类满意度 |
44930 |
44929 |
1 |
44928 |
2 |
44928 |
| 旅行 |
44928 |
2 |
2 |
1 |
3 |
1 |
| 未来改进机会 |
44930 |
44929 |
44928 |
44929 |
1 |
44928 |
| 声望 |
44928 |
2 |
2 |
1 |
2 |
1 |
判断矩阵
根据判断矩阵，我们得到各个因素的权重如下：
| 因素 |
权重 |
| 经济 |
0.2464 |
| 土地利用 |
0.1361 |
| 人类满意度 |
0.1856 |
| 旅行 |
0.1589 |
| 未来改进机会 |
0.1277 |
| 声望 |
0.1453 |
表5.2 各因素的权重
根据上述计算，
我们得到判断矩阵的一致性比率，这个自己算一下就好了。
后面就是用TOPSIS来得到评价模型即可
可以看下面↓