大学生如何选择就业岗位数学建模=

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1、.大学生择业问题摘要:对于面临择业选择的毕业大学生来说,如何在诸多工作中做出最优选择至关重要。层次分析法为我们提供一种比较可靠且客观地方法。我们需要解决的问题的是在考虑进一步深造的机会,单位今后的发展前景,本人的兴趣爱好,单位所处的地域,单位的声誉,单位的经济效益、工资与福利待遇,六个准则时,如何在具体的工作中做出最优选择。根据层次分析法,我们可以将这一定性问题转化为定量问题加以解决。应用萨蒂提出的“9标度法”,为两两不同的要素比较结果赋值,建立比较对称逆矩阵,进而求得各要素所占权重。在实际计算过程中,

2、我们分别计算目标层与准则层、准则层与决策层之间的权重,进而建立目标层与决策层之间的联系,为最终决策提供依据。必须强调的是,在应用层次分析中必须进行一致性检验,以确保结果的可靠性。经过分析,我们最终选择长安汽车公司,过程一致性均通过检验。通过题目的分析与求解,我们看以看到层次分析法系统性、实用性、简洁性的优点,同时可以发现这种方法的缺点。尤其是在建立成对比较矩阵时,人为主观因素对整个过程的影响很大。为克服这个缺点,我们对层次分析模型进行适当的改进,引进了“三标度法”和最优传递矩阵法,简化判断过程,减小在判

3、断模糊性关系时的误差。本模型成功地解决了该毕业生的就业选择问题。模型推广后,易于用于实际生活中的工作选择,填报志愿等问题,具有一定的普适性和实用性。同时,其中采用的层次分析法是解决离散模型的普遍方法,在产业结构,教育,医疗,环境,军事等领域,得到了成功的应用。关键词:就业、层次分析法、9标度法、决策、三标度法、最优传递矩阵法..一、问题重述面对毕业与就业,每位大学生都将做出决策和选择。相关调查表明,大学生选择时考虑的主要因素有:(1)进一步深造的机会,(2)单位今后的发展前景,(3)本人的兴趣爱好,(4

4、)单位所处的地域,(5)单位的声誉,(6)单位的经济效益、工资与福利待遇。结合自己的观点及具体情况,选择三个(或三种类型)的单位,建立决策模型(利用层次分析方法)。二、问题分析在此问题中,大学生在选择合适的工作岗位时需要兼顾多个方面的因素,而这些因素之间存在着或多或少的相互影响和相互制约。例如此题中的(1)进一步深造的机会,(2)单位今后的发展前景,(3)本人的兴趣爱好,(4)单位所处的地域,(5)单位的声誉,(6)单位的经济效益、工资与福利待遇等。同时,若我们给出具体的工作岗位,并提供该工作岗位的这六

5、个方面的信息,供客体选择时,客体对于具体的工作岗位在这六个方面的偏重也会有所不同。我们注意到,人在这个选择的过程中,并不能给出确切的量对自己的选择进行准确的描述,即人是凭借“感觉”进行选择的。“感觉”是一个模糊量,这种模糊量仅对于单层单一因素比较下的选择具有现实意义,而对于类似此题的情况就显得很难操作了。这时,我们的第一个目标就是将“感觉”这一模糊量进行量化,从而得出各层因素以及各目标之间的“量化关系”,使得它们的比较具有实际意义并具有可操作性,从而帮助我们选择出最合适的工作岗位。而层次分析法的特点是在

6、对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法,尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。显然,层次分析法很好的适用于该问题。(1)利用层次分析法,我们将此问题分为三层:第一层:对可供选择的工作的满意程度;第二层:进一步深造的机会,单位今后的发展前景,本人的兴趣爱好,单位所处的地域,单位的声誉,单位的经济效益、工资与福利待遇六个选择参考因素;第三层我们选择三个实际的工作岗位。

7、(2)在第二层以及第一层、第三层的各个量间进行“两两比较”,并采用萨蒂(Saaty)给出的“9标度法”取值。如取:和,要比较它们对目标的贡献大小,则取它们的比值按照以下标准进行赋值:,认为“与贡献度相同”;,认为“比的贡献略大”;,认为“比的贡献大”;..,认为“比的贡献大很多”;,认为“的贡献如此之大,根本不能与它相提并论”;,认为“/介于2n-1和2n+1之间”;,当且仅当时。(3)专家利用上述准则进行打分,并对打分结果进行几何平均值的计算,得到的平均值矩阵作为迭代矩阵进行迭代,得到各层权系数。(4

8、)对结果进行一致性评估,若偏差较大查找原因并进行修正。三.基本假设1.每一层结点所提出的参考量涵盖对目标选择最重要的所有因素,其他实际中潜在的因素对结果的影响微乎其微。2.专家对选项的评分等级完整且可化为离散量。3.专家打分具有较为科学和正确的可参考性;4.毕业生完全可以胜任这三个工作单位的工作。四.模型的建立与求解针对题目要求,应用层次分析法建立模型。层次分析法(AHP)是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(Saaty)于上世纪70年代初,为

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