建模高考志愿选择策略

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1、高考志愿选择策略摘要木文主要解决的是在综合考虑各种因素卜-如何进行高考志愿选择的问题。高考志愿选择的优劣有时对考生今后的发展起着至关重要的影响。本文主要通过利用层次分析法解决考生高考志愿选择问题。首先我们对问题进行合理的假设,做出影响高考志愿诸因素的层次结构图,然后做出各层的判断矩阵,对矩阵进行一致性检验,算出权向量,最后得到决策层对目标层的权重,从而解决了高考志愿选择的问题。关键词高考志愿层次分析法判断矩阵一致性检验权重一、问题重述一年一度的高考结束后,许多考生面临估分后填写志愿的决策过程。这个

2、决策关系重大,如果抉择不当很可能就会错过自己心仪的高校。在考生决策的过程需要考虑很多因素,如卜•表,假设每个考生可填写四个志愿。现有北京甲、上海乙、成都丙、重庆丁四所大学。考生通过网上信息初步考虑因素重耍性主观数据如卜•表,试建立一个数学模型,经过建模计算,帮考生考虑到齐种决策因素使Z能轻松应对这一重大决策。表(1)相关权数北京甲上海乙成都丙重庆丁名校自豪感0.220.750.70.650.6’w录取风险0.1980.70.60.40.3校誉年奖学金0.0240.60.80.30.7就业前景0.1

3、330.80.70.850.5离家近0.0610.20.410.8生活环境生活费用0.0640.70.30.90.8气候环境0.0320.50.60.80.6专业兴趣0.1320.40.30.60.8学习坏境师资水平0.0340.70.90.70.65可持续发展硕士点0.0640.90.80.750.8博丄点0.030.750.70.60.5二、模型的假设1、考生除考虑表中的因索外,其他因索忽略不计。2、考牛通过网络获取各高校的信息是全面和权威的。3、考生根据各高校的信息做出的主观数据可以真实的反

4、映考生的意愿。三、符号说明A学校选择坊校誉场生活环境学习环境B4可持续发展CH名校口豪感cl2录取风险c13年奖学金c14就业而景C21离家近c22生活费用c23气候环境C31专业兴趣c32师资水平C41硕士点C42博士点D北京甲2上海乙2成都丙Q重庆丁CI-•致性指标CR一致性比率Rl随机一致性指标Anax最大特征值四、模型建立与求解(一)、构造考生高考志愿决策诸多因素的递阶层次结构(二)、判断矩阵的尺度重要性标度含义1两因索相比,同等重要3两因素相比,前者稍微重要5两因素和比,前者较强重要7

5、两因索相比,前者强烈重要9两因素相比,前者极端重要2,4,6,8两因索相邻判断的中间值倒数两因索前后者重要性Z比为a,1/a就是后者对前者的重要性(三)、构造两两因素成对判断矩阵由于短阵是互反的故只列出上三角同吋将其权向量附在其后呱(k=l-17)权向量的计算见(四)B3C31C32W3C31170.875C3210.125B4IC4I

6、C42WiC4150.833C42

7、110167B2C21C22C23w5C211150.4545C22150.4545C2310.0910CllDID2D3D4

8、W6DI12340.48D21120.24D3110」6D410.12C12DID2D3D4W7DI11350.3947D21230.3947D3110.1316D410.790C13DID2D3D4W8DI11310.3000D21310.3000D311/30.3000D410.1000C14DID2D3D4W9DI12130.3529D211/220.1765D311/30.3529D4101177C21DID2D3D4W10DI11/21/71/50.0667D211/31/20.1334

9、D3120.4669D410.3335C22DID2D3D4WHDI131/210.2308D211/51/30.1154D3120.4616D410.2308ABlB2B3B4BlCllC12C13C14w?Bl15570.575Cll11950.4839B21130.157C121710.2928B3130.166C1311/50.0407B410.094C1410.1826C23DID2D3D4W】3DI11/21/31/20」250D211/210.2500C32DID2D3D4W15DI

10、11/2110.20D21230.40D3110.20D410.20C41DID2D3D4w16DI11230.3529D21210.3529D311/20.1765D410」176C42DID2D3D4W17DI12340.48D21230.24D3120.16D410」2D3120.3750D410.2500C31DID2D3D4w12DI111/21/30.1429D211/31/20」429D3120.2858D410.4287(四)、权向量求法和一致性检验判断矩阵较多,这

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