fix readme

p1/README.md

@@ -23,7 +23,7 @@
   纯火箭方案（10 发射场 * 每日 1 发）排布与能量-工期曲线；并做发射频率敏感性分析。
 - **`combined_scenario.py`**  
   混合方案（电梯优先 + 火箭补齐），输出组合方案能量-工期曲线，并生成 **100–300 年**区间三方案同图对比。
-- **`../pareto_optimization.py`**（新增）  
+- **`pareto_optimization.py`**（新增）  
   **Pareto 前沿 + “膝点（knee point）”**分析：在**组合方案可行区间（约 101–186 年）**内，寻找“时间–能量”双目标权衡的拐点，并输出推荐决策点与图表/CSV。
 - **`launch_capacity_analysis.py`**  
   （可选）对历史火箭年发射量做 Logistic / Gompertz / Richards 拟合与预测，生成 `launch_capacity_*.png` 与 `launch_capacity_results.csv`。
@@ -40,8 +40,8 @@
 | `combined_scenario_analysis.png` | 混合方案：总能量/电梯能量/火箭能量随工期变化 + 电梯占比 + 需要启用的火箭站点数 |
 | `scenario_comparison.png` | elevator-only / rocket-only / combined 的完工时间与能量柱状对比 |
 | **`three_scenarios_comparison.png`** | **100–300 年区间**：纯火箭、纯电梯、混合方案的“年份-能量”折线同图对比 |
-| **`../pareto_combined_range.png`** | **组合方案（101–186 年）Pareto 前沿 + 膝点检测**（多方法对比、边际收益、构成变化） |
+| **`pareto_combined_range.png`** | **组合方案（101–186 年）Pareto 前沿 + 膝点检测**（多方法对比、边际收益、构成变化） |
-| **`../combined_decision.png`** | 组合方案（101–186 年）推荐拐点的“决策图”（更适合直接放报告） |
+| **`combined_decision.png`** | 组合方案（101–186 年）推荐拐点的“决策图”（更适合直接放报告） |
 | `launch_capacity_analysis.png` `launch_capacity_physical.png` `launch_capacity_predictions.png` | （可选）火箭发射能力上限/趋势拟合与预测 |
 
 #### 数据文件（如存在）
@@ -132,15 +132,15 @@
 <details>
 <summary><strong>5) Pareto 前沿与“膝点”（组合方案 101–186 年）</strong></summary>
 
-> 说明：`pareto_optimization.py` 当前将图片/CSV 输出到上一级目录（`../`），因此这里用相对路径引用。
+> 说明：`pareto_optimization.py` 与其输出（图片/CSV）均在本目录中。
 
-#### `../pareto_combined_range.png`
+#### `pareto_combined_range.png`
 
-![pareto_combined_range](../pareto_combined_range.png)
+![pareto_combined_range](pareto_combined_range.png)
 
-#### `../combined_decision.png`
+#### `combined_decision.png`
 
-![combined_decision](../combined_decision.png)
+![combined_decision](combined_decision.png)
 
 </details>
 
@@ -295,17 +295,20 @@ Rocket Only (219 years): Total energy: 50609 PJ
 > 这个分析回答“在可行区间内，选择多少年最划算”的决策问题：既不想太慢、也不想能耗太高。  
 > 我们把目标写成双目标：**最小化完工时间 \(T\)** 与 **最小化总能量 \(E\)**，并在 \(T\in[101, 186]\) 年上寻找“边际收益开始明显递减”的拐点（knee point）。
 
-从本目录运行：
+在本目录运行：
 
 ```bash
-python ../pareto_optimization.py
+python pareto_optimization.py
 ```
 
-会生成（输出在上一级目录 `../`）：
+会生成：
 
-- `../pareto_combined_range.png`
+- `pareto_combined_range.png`
-- `../combined_decision.png`
+- `combined_decision.png`
-- `../pareto_combined_range.csv`（组合区间的 Pareto 数据）
+- `pareto_combined_range.csv`（组合区间的 Pareto 数据）
+- `pareto_knee_analysis.png`（完整 100–300 年范围的膝点分析）
+- `decision_recommendation.png`（完整范围的决策建议图）
+- `pareto_front_data.csv`（完整范围数据）
 
 **组合区间（101–186 年）推荐膝点（示例输出）**：
 

p1/pareto_optimization.py

@@ -364,7 +364,7 @@ def analyze_knee_points(df: pd.DataFrame) -> Dict:
 def plot_pareto_analysis(
     df: pd.DataFrame,
     knee_analysis: Dict,
-    save_path: str = '/Volumes/Files/code/mm/20260130_b/pareto_knee_analysis.png'
+    save_path: str = '/Volumes/Files/code/mm/20260130_b/p1/pareto_knee_analysis.png'
 ):
     """
     绘制 Pareto 前沿与膝点分析图