数学建模实验报告65772new

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1、精勤求学敦笃励志果毅力行忠恕任事数学建模实验报告专业班级:信息姓名:学号:精勤求学敦笃励志果毅力行忠恕任事No.1工作岗位的挑选决策摘要:本文是关于工作岗位的最优选择问题,对于某位即将毕业的学生通过分析其对目标的重要性,建立层次模型来决定其最优决策方案。一问题重述1问题的提出一位四年级大学生正从若干个招聘单位中挑选合适的工作岗位,他考虑的主要因素包括发展前景、经济收入、单位信誉、地理位置等,试建立模型给他提出决策建议。2问题分析:对于这个问题,我们其实通过主观臆断,可以为该毕业生选择一个我们认为合适的单位,这种方法被称为定性分析。但这并不一定是最好的,随意性较大

2、,并不具有严格意义上的道理,有时可能还会造成很大的失误。这时我们可以通过层次分析方法来解决,它把定性分析与定量研究结合在一起,能较好的解决问题。建立三个层次,目标层、准则层、方案层。二模型假设假如该生对目标层4个因素进行比较(相对目标层而言)的结果为A=1.00000.80001.33330.50001.25001.00001.66670.62500.75000.60001.00000.37502.00001.60002.66671.0000三模形的建立建立层次结构目标层O:选择工作单位;准则层C:发展前景B1、经济收入B2、单位信誉B3、地理位置B4;方案层P

3、:单位p1,单位p2,单位p3。四模形的求解1构造准则层对目标层次的比较矩阵A,进行一致性检验并求权向量。得到判断矩阵A=1.00000.80001.33330.50001.25001.00001.66670.62500.75000.60001.00000.37502.00001.60002.66671.0000通过编写Matlab程序(见附录M文件objecyion.m)可以得到一致性检验结果CR=0<0.1,这说明判断矩阵A的一致性是可以接受的最大特征值4对应特征向量[-0.3746-0.4683-0.2810-0.7493]权系数w=[0.20660.25

4、000.15000.4000]精勤求学敦笃励志果毅力行忠恕任事2求各企业的综合得分对甲、乙两企业的评分(10分制)企业发展前景经济收入单位信誉地理位置甲10987乙78910对各项分加权得综合得分:甲:8.3160乙:8.7962所以推荐乙企业。六模型分析与评价通过建立层次分析模型,利用层次分析法求解,我们实际上得到了一个决策方案的排序结果,综合评价,单位P1得分为0.2784,P2得分为0.4146,P3得分为0.3071,该位大学生应按照这种方式选择,即首先选择p2,其次p3,最后p1,如果该学生在选择p2单位时由于某种原因而没有被聘用,这时他就应该选择p3

5、,最后才选择p1。通过观察该学生对方案层相对于准则层的每一个因素进行两两比较的结果即矩阵B1,B2,B3,B4,我们可以看到学生对单位p2判断的重要性,在B2中p1:p2=1:2,p3:p2=1:2,在B3中p1:p2=1:2,在B4中p1:p2=1:2,p3:p2=1:3。所以通过层次分析方法求解的结果,我们建议该学生优先选择P2,是符合实际的,说明我们建立的模型和求解过程具有很大的可靠性。参考文献1周义仓,赫孝良,《数学建模实验》,第二版,西安交通大学出版社,2007.82李志林,欧宜贵,《数学建模及典型案例分析》,化学工业出版社,2007.43刘锋,葛照强

6、,《数学建模》,南京大学出版社,2005.9附录1平均随机一致性指标RI表矩阵阶数n12345678RI000.520.891.121.261.361.41矩阵阶数n9101112131415 RI1.461.491.521.541.561.581.59 2求解过程中的Matlab程序>>A=[1,4/5,4/3,1/2;5/4,1,5/3,5/8;3/4,3/5,1,3/8;2,8/5,8/3,1]A=精勤求学敦笃励志果毅力行忠恕任事1.00000.80001.33330.50001.25001.00001.66670.62500.75000.60001.00

7、000.37502.00001.60002.66671.0000>>[d,v]=eig(A)d=-0.7714-0.3746-0.0688-0.4851i-0.0688+0.4851i0.3214-0.46830.58710.58710.1928-0.2810-0.2447+0.4826i-0.2447-0.4826i0.5143-0.7493-0.1491-0.3167i-0.1491+0.3167iv=000004.000000000.0000+0.0000i00000.0000-0.0000i>>W=[0.20660.25000.15000.4000];>

8、>B=[10,9,8,7

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