数学建模:高考志愿选取的层次分析

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数学建模——层次分析法

数学建模——层次分析法

在大石头中的重量比)可用向量

n
w ( w1 , w2 ,..., wn
T 表示, )
. 显然, 的各个列向量与 w 1 A i
i 1
w
仅相差一个比例
因子。 一般地,如果一个正互反阵
A
满足 (8.2.4)
aij a jk aik , i, j, k 1, 2,..., n

3 计算权向量并做一致性检验
定理1

n 阶正互反阵 A的最大特征根 n,

当且仅
A为一致阵。 由于 连续的依赖于 aii ,则 比 n 大的越多, 的不 A
n
一致性越严重。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因
素对上层某因素影响程度的权向量,其不一致程度越大,引 起的判断误差越大。因而可以用
RI。方法为:
A1 , A2 ,, A500
2.则可得一致性指标 : CI1 , CI 2 ,CI500
CI1 CI 2 CI500 RI 500
n RI
1 2 500 n 500 n 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
aii 1 ,如用 C1 , C2 ,..., Cn
2 构造成对比较矩阵
2.比较尺度 • 当比较两个可能具有不同性质的因素 Ci 和 C j 对于一个上层 因素 O 的影响时,Saaty提出用1—9尺度(见下表),即aij 的取值范围是1,2,,9 ,及其互反数1,1/ 2,,1/ 9 。其理由 如下:
重,景色次之,居住条件再次。 问题1.怎样由成对比较阵确定诸因素 C , C ,..., C 对上层因 1 2 n 素

高考志愿填报问题数学建模

高考志愿填报问题数学建模

数学建模实验报告高考志愿选择问题摘要本论文针对中学毕业生高考志愿选择问题设计一个依据大学的各项条件排出四个志愿的名次的模型。

对于志愿选择问题,我们采用层次分析法给出个各志愿的优先级顺序。

对问题先进行合理的假设,确定影响选择的因素及其权系数,并对矩阵进行一致性检验,算出权向量,最后得到权重,做出层次结构模型再进行层次分析,解决了高考志愿选择的问题。

关键词:高考志愿、层次结构、权重、层次分析一、提出问题高考结束后学生面临志愿选择问题,并且志愿的选择对学生今后的生活具有重大的影响,必须重视这一重大决策。

二、问题的重述某学生高考结束后填报志愿时要考虑学校的声誉、教学、科研、文体及环境条件,又要结合个人兴趣、考试成绩、毕业后的出路等因素,每一因素内又包含若干子因素,此学生可填报A/B/C/D 四所大学。

假设考生通过网上信息初步考虑因素重要性的主观权数如下,再设各大学的每项因素的分值设为满分为1对选择的贡献度 A B C D 自豪感 1 0.9 0.8 0.8 0.7 声誉社会认同 2 0.8 0.8 0.7 0.5教师水平 3 0.9 0.75 0.85 0.7 教学教学条件 2 0.75 0.8 0.85 0.9 学习氛围 1 1 0.7 0.8 0.6科研资金 2 0.75 0.8 0.9 0.8 科研深造条件 2 0.8 1 0.65 0.8生活环境 1 0.7 0.85 0.9 0.95(2)成对比较要比较n 个因素a1,a2…an ,对目标A 的影响,要确定它们在A 中所占的比重,即这n 个因素对目标A 的相对重要性。

设有因素a1,a2…an 每次取两个因素a i a j ,用正数a ij 表示a i 与a j 的重要性之比。

由全部比较结果得到矩阵A=(a ij ),称作成对比较阵A 。

⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nm n n n n a a a a a a a a a ,,,,,,,212,2221112,11ΛM M M M ΛΛ易得nj i a a a ij ijij ≤≤>=,1,0,1 对于所给的假设可得比对表如下由此可以得到一个12*12的对比矩阵(4)用matlab求得到的最大特征值和特征向量,并用书上189页介绍的方法求权向量,再进行一致性检验A=[1 0.5 0.33 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 0.5 0.33;2 1 0.66 1 2 1 1 2 1 1 1 0.66;3 1.5 1 1.5 3 1.5 1.5 3 1.5 1.5 1.5 1;2 1 0.66 1 2 1 1 2 1 1 1 0.66;1 0.5 0.33 0.5 1 0.5 0.5 1 0.50.5 0.5 0.33;2 1 0.66 1 2 1 1 2 1 1 1 0.66;2 1 0.66 1 2 11 2 1 1 1 0.66;1 0.5 0.33 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 0.5 0.5 0.33;2 1 0.66 1 2 1 1 2 1 1 1 0.66;2 1 0.66 1 2 1 1 2 1 1 1 0.66;2 1 0.66 1 2 1 1 2 1 1 1 0.66;3 1.5 1 1.5 3 1.5 1.5 3 1.5 1.5 1.5 1;]maxeignvalue=max(max(b)) ;index=find(b==max(max(b)));eigenvector=a(:,index)求权重向量A=[-0.1428;-0.2855;-0.4290;-0.2855;-0.1428;-0.2855;-0.2855;-0.1428;-0.2855;-0.2855;-0.2855;-0.4290];a= A./repmat((sum(A)),size(A,1),1)所以权重为[0.0435,0.0869,0.1306,0.0869,0.0435,0.0869,0.0869,0.043 5,0.0869,0.0869,0.0869,0.1306]CI=(11.98-12)/11;CR=ci/ri <0.1 可以接受将a-d四所大学的各项分数与权重相乘相加A=0.671B=0.715C=0.640D=0.623所以选择B大学是最好的六、模型的评价与推广模型比较准确的判定了再给定大学各因素分数时的好坏成度,可以由此推广到考虑更多因素时的选择。

数学建模:高考志愿选取的层次分析

数学建模:高考志愿选取的层次分析

高考志愿选取的层次分析班级:数学(2)班学号:1207022013 姓名:刘燕正文摘要:本文在提取大量数据的基础上,在综合考虑每年的各高校的录取分数线及平均分,运用概率统计和模糊数学的方法,将学校往年的录取分和考生的原始分转化为标准分,以排除每年考试的难易程度带来分数波动的影响。

另外,运用层次分析法将各种因素纳入考虑算出权重。

最后计算被录取的概率。

最后,根据我们的研究分析,对考生填报志愿给出建议。

关键词:高考志愿概率统计模糊数学层次分析标准分权重1问题的提出:高中毕业生在选报高考志愿时,通常要考虑到该学校的声誉、教学、科研及环境条件,同时又要结合本人的兴趣,考试成绩和毕业后的出路等因素,在每一因素中又有干扰子因素的情况下,做出最佳选择。

2模型的假设首先,我们确定目标为:填报高考志愿(A),这里考虑的主要因素有:学校声誉(B1)、教学水平(B2)、学校环境(B3)、兴趣爱好(B4)、报考风险(B5)、毕业后出路(B6)、地理位置(B7),同时在教学水平(B2)中我们还要同时考虑教师水平(C1)、学生水平(C2)、教学设备(C3)这三个子因素。

最后我们将从学生提出的四个志愿中,做出决策。

为了形象地表示出它们的关系,我们列出了它们之间的关系,如图3建立模型(一)构造成对比较阵面临的决策问题是:要比较n 个因素x 1,x 2…,x n ,对目标A 的影响,我们要确定它们在A 中所占的比重,即这n 个因素对目标A 的相对重要性。

我们用两两比较的方法将各因素重要性的定性部分数量化。

设有因素x 1,x 2…,x n 每次取两个因素x i x j ,用正数a ij 表示x i 与x j 的重要性之比。

由全部比较结果得到矩阵A=(a ij ),称作成对比较阵A 。

⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nm n n n n a a a a a a a a a ,,,,,,,212,2221112,11 显然有n j i a a a ij ijij ≤≤>=,1,0,1。

数学建模——高考志愿选取的层次分析

数学建模——高考志愿选取的层次分析

高考志愿选取的层次分析一.引言大学是广大中学生心目中神圣的知识殿堂,对于每个拥有“大学梦”的中学毕业生来说,填报高考志愿是他们通向高等学府关键的一步。

在填报高考志愿时,学生和家长往往要考虑各种因素来权衡利弊以做出最优决策,但面对错综复杂的情况在紧迫的时间里又很难做出正确的选择,而如果他们填报志愿不得当,又势必会对今后的发展有所影响,甚至于终生遗憾。

因此在这里,我将综合学生在报考时最关心的几个因素,帮助他们进行定量分析,以便更合理地填报高考志愿。

二.问题的分析对于填报高考志愿这一事件,要想做出最优决策,需要考虑的因素很多,而在这些因素中有些可以定量化,有些只有定性关系。

为将半定性、半定量问题转化为定量问题,可以采用层次分析法。

这种方法可以将各种有关因素层次化,并逐层比较多种关联因素,为决策提供可比较的定量依据,所以针对填报高考志愿这一事件,我们将采取层次分析法。

首先,我们确定目标为:填报高考志愿(A),这里考虑的主要因素有:学校声誉(B1)、教学水平(B2)、学校环境(B3)、兴趣爱好(B4)、报考风险(B5)、毕业后出路(B6)、地理位置(B7),同时在教学水平(B2)中我们还要同时考虑教师水平(C1)、学生水平(C2)、教学设备(C3)这三个子因素。

最后我们将从学生提出的八个志愿中,选择出最佳的四个。

为了形象地表示出它们的关系,我们列出了它们之间的关系,如图三. 建立模型 (一)构造成对比较阵面临的决策问题是:要比较n 个因素x 1,x 2…,x n ,对目标A 的影响,我们要确定它们在A 中所占的比重,即这n 个因素对目标A 的相对重要性。

我们用两两比较的方法将各因素重要性的定性部分数量化。

设有因素x 1,x 2…,x n 每次取两个因素x i x j ,用正数a ij 表示x i 与x j 的重要性之比。

由全部比较结果得到矩阵A=(a ij ),称作成对比较阵A 。

⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nm n n n n a a a a a a a a a ,,,,,,,212,2221112,11 显然有n j i a a a ij ijij ≤≤>=,1,0,1。

数学建模队员的选拔-层次分析法

数学建模队员的选拔-层次分析法

数学建模队员的选拔摘要一年一度的全国大学生数学建模竞赛是高等院校的重要赛事。

但在对参赛队员进行选拔时,往往会遇到很多难题,以致有时并不能选出真正优秀的队员代表学校参加全国竞赛。

本文通过对学生自身具备的与数学建模有关的素质的考察,解决了选拔参赛队员及确定最佳组队的问题。

本文主要采用层次分析法,通过对建模队员的综合能力以及专项能力的考察,综合考虑个人的指标以及整队的技术水平,给出了选拔队员的模型,并最终从15名队员中选出9名优秀队员组成三队,建立了最佳的组队方案。

问题一,我们给出了选拔队员时应考察的情况,并针对数学建模应具备的关键素质,给出了相关素质的权重。

问题二,我们全面考察了15名队员的六项指标,并利用层次分析法及matlab 编程求出了各指标的权重,然后根据权重得到15名队员的的综合排名,最后剔除后六名,得到前九名队员,依次是:2S ,1S ,14S ,8S ,11S ,4S 10S ,6S ,13S 。

为了组成3个队,使得这3队的整体水平最高,我们建立了求每个队竞赛水平的模型,根据题目要求,为使三名队员的技术水平可以互补,参赛学生最好来自不同专业,我们在多种组合方式下经计算比较后得到最佳组合方案。

如下表:问题三,我们如果只考察计算机而不考察其它能力,选出最佳队员S11和S13,其成绩分别为第五和第九,并非特别拔尖。

而且通过对计算机编程能力在关键素质中所占的比例24.9%分析(1/4不到),这种直接录用的选拔方式,有可能影响队伍的总体水平,而且有失公平,所以不可取。

问题四,我们在前几问的基础上,综合数学建模的关键素质所占的权重分析,给出了对数学建模教练组在选拔队员时的建议。

关键词:最佳组队;层次分析法;matlab 编程,权重一、问题重述由于竞赛场地、经费等原因,不是所有想参加竞赛的人都能被录用。

为了能够选拔出真正优秀的同学代表学校参加全国竞赛,数学建模教练组需要投入大量的精力,但是每年在参赛的时候还是有很多不如意之处:有的学生言过其实,有的队员之间合作不默契,影响了数学建模的成绩。

数学建模——层次分析法

数学建模——层次分析法

数学建模——层次分析法层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种用于复杂决策和评估问题的定量方法,旨在帮助决策者在多个准则和选项之间进行权衡和选择。

该方法由美国学者Thomas L. Saaty于1970年代初提出,已经广泛应用于管理、工程、经济学、环境科学等领域。

方法步骤:1.建立层次结构:将复杂的决策问题分解为不同层次的因素和准则,形成层次结构。

层次结构包括目标层、准则层和选择层。

2.创建比较矩阵:对每个层次内的准则和选择进行两两比较,确定它们之间的相对重要性。

使用尺度来表示两者之间的相对优先级,通常是1到9之间的数值。

3.计算权重:通过计算比较矩阵的特征向量,得出每个准则和选择的权重。

特征向量反映了每个准则和选择对目标的贡献程度。

4.一致性检验:检查比较矩阵的一致性,确保所做的两两比较是合理的。

如果比较矩阵不够一致,需要进行调整。

5.计算综合得分:将每个选择的权重与其所属准则的权重相乘,得出每个选择的综合得分。

综合得分反映了每个选择在整体目标中的重要性。

6.做出决策:根据综合得分,确定最佳选择。

较高的综合得分通常意味着更优选。

示例:选择旅游目的地假设你想选择一个旅游目的地,考虑了三个因素:景色美丽度、文化体验和交通便利性。

你将这三个因素作为准则,然后列出了三个潜在的旅游目的地:A、B 和C。

步骤:1.建立层次结构:2.目标层:选择最佳旅游目的地3.准则层:景色美丽度、文化体验、交通便利性4.选择层:A、B、C5.创建比较矩阵:比较准则之间的相对重要性,如景色美丽度相对于文化体验的比较,以及文化体验相对于交通便利性的比较。

使用1到9的尺度,表明一个因素比另一个因素重要多少。

6.计算权重:计算每个准则和每个选择的权重,使用特征向量法。

7.一致性检验:检查比较矩阵的一致性。

如果一致性不够,可能需要重新考虑比较。

8.计算综合得分:将每个选择的权重与其所属准则的权重相乘,得出每个选择的综合得分。

层次分析法数学建模

层次分析法数学建模
权重分配不合理
在某些情况下,层次分析法可能无法合理地分配权重,导致决策结果 与实际情况存在较大偏差。
无法处理动态变化
层次分析法主要用于静态决策问题,对于动态变化的决策问题处理能 力较弱。
05 结论与展望
结论
层次分析法是一种有效的决策分析方法,能够将复杂问题 分解为多个层次和因素,通过比较和判断各因素之间的相 对重要性,为决策提供依据。
实例三:风险评估问题
总结词
层次分析法在风险评估问题中,能够综合考虑风险的多种来源和影响因素,确定各因素之间的权重关 系,为风险的有效控制提供科学的依据。
详细描述
风险评估问题涉及到如何识别、评估和控制各种潜在的风险。层次分析法可以将风险的多种来源和影 响因素进行比较和判断,确定各因素之间的权重关系,为风险的有效控制提供科学的依据。同时,层 次分析法还可以用于制定风险应对策略和预案,提高组织的抗风险能力。
层次单排序与一致性检验
层次单排序
根据判断矩阵的性质和计算方法,计 算出各组成元素的权重值,并按照权 重值的大小进行排序。
一致性检验
对判断矩阵的一致性进行检验,以确 保各组成元素之间的相对重要性关系 符合逻辑和实际情况。
层次总排序与一致性检验
层次总排序
根据各层次的权重值和组成元素的权重值,计算出整个层次结构模型的权重值, 并进行总排序。
确定层次
根据问题的复杂程度和组 成元素的性质,将层次结 构划分为不同的层次,以 便于分析和计算。
判断矩阵的建立
确定判断标准
根据问题的特点和要求,确定判 断各组成元素之间相对重要性的 标准和方法。
构造判断矩阵
根据判断标准,构造出一个判断 矩阵,用于表示各组成元素之间 的相对重要性关系。

高考选择志愿层次分析 数学建模

高考选择志愿层次分析 数学建模

高考选择志愿本论文针对中学毕业生填报高考志愿问题设计一个根据学校的和个人的若干因素排出各个大学志愿的名次模型。

对于志愿的选择排名,我们采用层次分析法给出各志愿的排名。

用层次分析法,我们先确定各因素的的权系数,再建立层次机构模型,最后进行层次分析,确定ABCD四个志愿的顺序。

关键词:层次分析、确定系数、层次结构模型一、提出问题建立数学模型,对各个高校的志愿进行排名。

排名的目的是根据考虑因素排出各个志愿的的一个顺序,所以说一个好的排名算法应满足下面的一些基本要求:保序性、稳定性、对数据可依赖程度给出较为精确的描述。

二、问题重述某中学毕业生填报高考志愿,要考虑到报考学校的名声誉、教学、科研、文体及教学环境,同时又要结合本人的兴趣、考试成绩和毕业后的出路等因素。

在每一因素内还有若干子因素,如在教学因素中要考虑到教师的水平、学生的水平、深造条件等。

考生可填A、B、C、D四个志愿。

A B C D名校自豪感 0.8 0.75 0. 7 0.65录取风险 0.7 0.75 0.8 0.85校誉奖学金 0.6 0.8 0.7 0.75就业前景 0.8 0.77 0.81 0.75科研成果 0.7 0.65 0.7 0.71实验室水平 0.8 0.81 0.76 0.77科研教师论文 0.7 0.65 0.71 0.69国家科学奖 0.8 0.78 0.77 0.81教师水平 0.78 0.79 0.76 0.8教学学生水平 0.8 0.79 0.78 0.79深造条件 0.4 0.2 0.45 0.3文体校园文化 0.8 0.79 0.81 0.8体育设施 0.65 0.7 0.64 0.65个人兴趣 0.78 0.84 0.76 0.77考试成绩 0.7 0.75 0.8 0.85毕业出路 0.8 0.77 0.81 0.75三、符号说明A 学校选择B1校誉B2科研B3教学B4文体B5个人兴趣B6考试成绩B7毕业出路C1名校自豪感C2录取风险。

关于高考志愿如何填报的数学建模题

关于高考志愿如何填报的数学建模题

高考志愿如何填报的数学建模题高考志愿如何填报的数学建模题随着高考日益临近,填报志愿成为广大考生和家长关注的焦点。

在高考志愿填报中,数学建模题也成为了重要的考察内容之一。

本文将综合多地高考信息,从不同角度出发,为考生和家长提供有关高考志愿如何填报的数学建模题的相关建议。

一、数学建模题的分类和特点数学建模题是高考数学中的一大难点,因此必须对其进行分类和了解其特点。

数学建模题可以分为实际问题和虚拟问题两种类型。

实际问题是指与现实生活相关的问题,如交通、环境、经济等方面的问题。

虚拟问题则是指与现实生活无关的问题,如抛物线、三角函数等数学专业问题。

数学建模题的特点是综合性强,涉及多个知识点,需要考生在解题过程中进行综合运用。

因此在考察数学建模题时,不仅要考察考生的数学知识,还要考察考生的数学思维能力和解决实际问题的能力。

二、数学建模题在高考志愿填报中的作用数学建模题在高考志愿填报中的作用是非常重要的。

在填报志愿时,数学建模题的考试成绩也被列入了志愿填报的参考范围。

因此,考生应该在高考前认真对待数学建模题,切实提高自己的成绩,以便更好地填报自己的志愿。

三、如何提高数学建模题的成绩提高数学建模题的成绩需要考生在平时的学习中进行积累和总结。

首先,考生要熟练掌握基本的数学知识和公式,例如函数、导数、积分等。

其次,考生要注重实际问题的解决过程,学会运用数学知识解决实际问题。

最后,考生还要注重练习,通过大量的练习和模拟考试来提高自己的数学建模能力。

四、高考志愿填报中数学建模题的策略在高考志愿填报中,数学建模题的策略也非常重要。

首先,考生要了解自己的数学建模水平和所报考专业的要求,确定自己的志愿填报方向。

其次,考生要注意填报的志愿之间的差距,尽可能地提高自己的上榜率。

最后,考生还要注意填报志愿时的时间控制,尽可能地合理分配填报志愿的时间,避免错过填报的机会。

五、高考志愿填报中数学建模题的注意事项在高考志愿填报中,考生还需注意以下事项。

大学志愿选择层次分析模型

大学志愿选择层次分析模型

大学毕业生志愿选择的层次分析模型摘要本文讨论了基于层次分析的大学毕业生的志愿选择问题。

首先将决策问题分为四层:目标层为大学毕业生的志愿选择,准则层分为志愿选择准则因素和次准则因素,方案层为毕业选择倾向。

根据1-9比较尺度构造准则层对目标层、方案层对准则层的成对比较阵,利用和法结合Matlab软件分别计算各层的权向量和一致性比率,一致性检验通过;同理计算方案层对准则层的组合权向量和组合一致性比率,组合一致性检验通过,得出结论:大部分大学毕业生会选择就业,较少部分会选择继续学习或深造,极少部分选择即不就业也不深造。

层次分析模型还可解决日常生活中的许多决策问题,如工作岗位的选择等。

关键词层次分析;一致性检验;Matlab软件五、模型建立与求解为了了解大学毕业生的志愿选择倾向,本文建立层次分析模型,计算大学毕业生选择深造、就业和其他(既不深造也不学习)三个指标的比例大小。

5.1 模型建立本文通过建立层次分析模型,利用Matlab 软件计算并讨论大学毕业生的志愿选择倾向。

1.建立层次分析模型将决策问题分为三个层次:最上层为目标层,中间层为准则层,最下层为方案层;最上层:这一层中只有一个元素,一般它是分析问题的预定目标或理想结果,因此也称为目标层; 中间层:这一层包含了为实现目标所涉及的中间环节,它可以由若干个层次组成,包括所需要的准则、子准则,因此也称为准则层;最下层:这一层包括了为实现目标可供选择的各种措施和决策方案等,因此也称为措施层或方案层。

2.构造成对比较矩阵准则层的n 个因素12n C C C ,,,对上一层目标层O 的影响,则每次取两个因素i C 和j C 用ij a 表示i C 和j C 对O 的影响之比,根据比较尺度(表1)构造程度比较矩阵,全部结果由成对比较矩阵ijji ij n n ij a a a a A 1,0,)(=>=⨯表示,A 称为正互反矩阵。

表1 1-9尺度ij a 的含义一般地,如果一个正互反阵A 满足),,2,1,,(n k j i a a a ik jk ij ==∙,则A 称为一致性矩阵,简称一致阵。

数学建模队员的选拔-层次分析法

数学建模队员的选拔-层次分析法

数学建模队员的选拔-层次分析法层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种多准则决策方法,通过构造层次结构分析问题,通过对于决策中所涉及的因素和目标进行层次分解,将问题的各部分分解成若干层次,在该层次结构中使用定量和定性的方法来描述因素之间的关联和权重。

本文将利用层次结构模型,以及层次分析法,对数学建模队员的选拔进行分析。

层次结构模型在进行数学建模队员的选拔中,影响选拔的多个因素可以构建成一个层次结构模型。

例如:在数学建模队员选拔中,可以将最终选出的队员作为最终的目标,而影响选拔的因素可以分解成以下多个因素:1.专业水平:参赛者们的数学水平、学习能力、逻辑思维等问题。

2.团队合作能力:参赛者是否适应团队合作及与人组队互动等问题。

3.沟通和表达能力:参赛者的表达能力、口头和文字沟通交流等问题。

4.个人素质:如责任感、进取心、合作精神、团队协作精神等。

层次分析法在层次分析法中,问题通常首先进行分层,使用准则、子准则和指标以及目标来描述问题,并按照这种结构构造一个具有层次结构特征的问题描述。

接着,将问题中的各个层次之间的依赖关系描述出来,并将各个准则、子准则、指标和目标的重要性大小转化为数量化的比较关系。

比较矩阵是层次分析法中的核心概念。

比较矩阵是一种用于比较各个因素之间差异的矩阵视图,在比较矩阵中,每一个单元格代表两个不同的元素之间的相对权重。

比较矩阵的各行数值之和为1。

以数学建模队员选拔的专业水平为例:在该因素层面上考虑选择队员是否有良好的数学水平、学习能力、逻辑思维;在这些因素比较中,可以进行两两比较后形成下图所示的矩阵视图。

| 比较矩阵 | 数学水平 | 学习能力 | 逻辑思维 ||--------------|----------|----------|----------|| 数学水平 | 1 | 3 | 5 || 学习能力 | 1/3 | 1 | 3 || 逻辑思维 | 1/5 |1/3 | 1 |上表中的数字代表数量级:按比例表示数据之间的重要程度或优先级,并且满足归一化性质:对于矩阵中的每一列,它们的权重比之和应为1。

选专业数学建模论文 层次分析法

选专业数学建模论文  层次分析法

摘要本文针对一名高考升学考生报考学校专业问题进行建立层次分析模型。

首先通实地了解“一考生”有关意向数据,并对其进行处理,总结四大影响因素:专业就业情况、学校有关情况、自身影响因素和家庭影响因素及各因素对比比较矩阵A,和报考的学校专业:南昌大学计算机专业、九江学院船舶制造专业、景德镇陶瓷学院陶瓷专业、上饶师范学校教育专业和各专业对比较矩阵Bi()4,3,2,1。

i其次,建立目标、准则和方案的‘层次直观模型图’。

进而以准则层对方案层权重比值及一致性指标进行检验,此过程利用MATLAB软件进行对数据进行求解,得出矩阵的最大特征值及特征向量,从而利用相关SaatyS..定理验证得T出准则层对方案层一致性指标验证通过。

同理,再次验证方案层对准则层权重比值及一致性指标进行检验,得出各准则中每个方案相互比较矩阵的特征向量。

最后,由‘方案’对‘目标’层次总排序可以得出结论,该生选择南昌大学计算机专业更为适合。

关键词:层次分析法最大特征值特征向量一、问题的提出一位高中毕业生想要选择一个适合自己的某学校专业,他考虑的因素有专业的就业前景,学校的有关情况(所在地,知名度,交通的便捷度等),自身的因素(高考分数,自己的兴趣、爱好等)家庭的经济状况等。

比较中意的学校和专业有南昌大学的计算机专业,九江学院的船舶制造专业,景德镇职业学院的陶瓷制造专业,上饶的师范专业。

但不知道选择哪所学校,为此,请通过数学建模给出一个建议。

二、模型的假设及符号说明模型的假设:(1)假设这四所学校的分数线都不会提高。

(2)这四所学校都不会减少录取名额。

(3)这位同学不会改变所选的四所学校。

(4)不会出现所有非人为的意外情况。

符号的说明:三、 模型的建立及分析首先建立层次结构模型,如下:图1层次直观模型图其次,通过分析准则对目标的关系,即各准则对比比较所得的比值用ij a 表示i x 和j x 对上层目标的影响比。

同时可列出表1 相对重要程度ij a 取值情况,如下表:表1 相对重要程度ij a 取值情况选择一个就读专业由各准则对比较得到比例系数,如下:2112=a 113=a 614=a 423=a 524=a 234=a从而得到正反矩阵A :[1 1/2 1 6; 2 1 4 5; 1 1/4 1 2; 1/6 1/5 1/2 1]⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=121516121411541261211A 利用利用MATLAB 语言求矩阵A 的最大特征值得:1701.4=λ对正互反矩阵进行一致性检验,采用Saaty L T ..一致性指标:0567.01=--=n nCI λ,一致性比率1.0063.090.00567.0〈===RI CI CR ,即通过了一致性检验。

数学建模高考志愿选择策略.doc

数学建模高考志愿选择策略.doc

高考志愿选择策略目录一、摘要 (2)二、问题重述 (3)三、模型假设 (3)四、符号说明 (4)五、模型建立与求解………………………………………………………………………5-9六、模型推广 (10)七、模型评价 (10)八、参考文献 (11)摘要本文主要解决的是在综合考虑各种因素下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,如下表,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要性主观数据如下表,试建立一个数学模型,经过建模计算,帮考生考虑到各种决策因素使之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校誉名校自豪感0.220.750.70.650.6录取风险0.1980.70.60.40.3年奖学金0.0240.60.80.30.7就业前景0.1330.80.70.850.5生活环境离家近0.0610.20.410.8生活费用0.0640.70.30.90.8气候环境0.0320.50.60.80.6学习环境专业兴趣0.1320.40.30.60.8师资水平0.0340.70.90.70.65可持续发展硕士点0.0640.90.80.750.8博士点0.030.750.70.60.5二、模型的假设1、考生除考虑表中的因素外,其他因素忽略不计。

高考志愿选择策略的简单数学建模

高考志愿选择策略的简单数学建模

2004-2005第二学期数学模型课程设计2005年6月20日-6月24日题目高考志愿选择策略(一)摘要:大学是广大中学生心目中神圣的知识殿堂,对于每个拥有"大学梦"的中学毕业生来说,填报高考志愿是他们通向高等学府关键的一步。

在填报高考志愿时,学生和家长往往要考虑各种因素来权衡利弊以做出最优决策,但面对错综复杂的情况在紧迫的时间里又很难做出正确的选择,而如果他们填报志愿不得当,又势必会对今后的发展有所影响,甚至于终生遗憾。

因此在这里,我将综合学生在报考时最关心的几个因素,帮助他们进行定量分析,以便更合理地填报高考志愿。

问题的分析对于填报高考志愿这一事件,要想做出最优决策,需要考虑的因素很多,而在这些因素中有些可以定量化,有些只有定性关系。

为将半定性、半定量问题转化为定量问题,可以采用层次分析法。

这种方法可以将各种有关因素层次化,并逐层比较多种关联因素,为决策提供可比较的定量依据,所以针对填报高考志愿这一事件,我们将采取层次分析法。

关键词:层次分析法;权向量;一致性检验题目 8: 高考志愿选择策略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。

这个决策关系重大,请你建立一个书模型,帮考生考虑到各种决策因素使之能轻松应对这一重大决策。

假设每个考生可填四个志愿。

现在北京甲,上海乙,成都丙,重庆丁四所大学。

考生通过网上信息初步因素重要性主观数据如下表:解:首先,我们确定目标为:填报高考志愿(A),这里考虑的主要因素有:校誉(B1)、生活环境(B2)、学习环境(B3)、可持续发展(B4),同时在校誉中我们要考虑名校自豪感(C11),录取风险(C12),年奖学金(C13),就业前景(C14),同时考虑生活环境中的离家近(C21)、生活费用(C22)、气候环境(C23),学习环境中的专业兴趣(C31),师资水平(C32),及可持续发展中的硕士点(C41),博士点(C42)。

最后我要从这四个学校中选出一个学校,为了形象地表示出它们的关系,我们列出了它们之间的关系,如图C11 C12 C13 C14 C21C22 C23 C31 C32 C41 C42建立模型(一)构造成对比较阵面临的决策问题是:要比较n个因素x1,x2…,xn,对目标A的影响,我们要确定它们在A中所占的比重,即这n个因素对目标A的相对重要性。

关于高考志愿如何填报的数学建模

关于高考志愿如何填报的数学建模

高考志愿如何填报的数学建模高考志愿如何填报的数学建模随着高考的结束,考生们开始关注志愿填报。

在这个过程中,数学建模成为了一个热门话题。

数学建模虽然不是高考的必考科目,但是在学科竞赛和科研方面具有重要意义。

本文将从多地高考信息中综合分析,为考生们提供关于高考志愿如何填报的数学建模的建议。

一、数学建模在高考中的地位数学建模是一种综合性的数学应用能力,它涉及到数学、物理、化学等多个学科的知识。

数学建模在高考中并不是必考科目,但是它是高考数学中的重要组成部分。

近年来,随着高考改革的不断推进,数学建模在高考中的地位逐渐提高。

在江苏、浙江、山东等省份的高考中,数学建模已被正式纳入高考数学的考试内容。

在今年的高考中,北京、上海也将数学建模作为选考科目之一。

二、数学建模对高校录取的影响数学建模不仅在高考中具有重要意义,它还对高校的录取产生了影响。

在高校招生中,数学建模成为了一个重要的参考因素。

根据多地高校的录取规定,优秀的数学建模成绩可以为考生加分或直接提高录取的机会。

例如,北京市的清华大学、北京大学等高校在录取时就会优先考虑数学建模成绩。

三、数学建模在学科竞赛中的应用数学建模不仅在高考中具有重要意义,在学科竞赛中也是一个重要的组成部分。

在数学、物理、化学等学科竞赛中,数学建模成为了一个必考环节。

优秀的数学建模能力可以为学生在竞赛中赢得更高的荣誉和奖项。

例如,全国中学生数学竞赛、全国中学生物理竞赛等竞赛中都设置了数学建模环节。

四、数学建模对科研的影响数学建模不仅在高考和学科竞赛中具有重要意义,它还对科研产生了影响。

数学建模是科研领域中的一项重要技能,它可以帮助研究人员更好地理解和解决实际问题。

很多科研项目都需要用到数学建模的技能。

因此,学生在高中时就应该培养好数学建模的能力,为日后的科研打下坚实的基础。

五、如何在高考志愿填报中合理利用数学建模在高考志愿填报中,考生们可以利用数学建模来提高自己的录取机会。

首先,考生可以在高考数学中取得优异成绩,以此来证明自己在数学方面的能力。

数学建模的层次分析法

数学建模的层次分析法

1、层次分析法的基本概念
1、层次分析法的基本概念
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种广泛应用于数学 建模中的方法。它通过将复杂问题分解为多个层次,帮助我们更好地理解和解决 实际问题。层次分析法的基本原理是将一个复杂问题分解为多个相关因素,并根 据这些因素之间的相对重要性进行排序。
3、层次分析法的实际应用
(4)权重计算:通过计算判断矩阵的特征向量,得到每个因素的权重值。 (5)一致性检验:对判断矩阵进行一致性检验,以确保得到的权重值是合理的。
3、层次分析法的实际应用
(6)结果分析:根据权重值的大小,对每个因素进行分析,从而得到问题的解 决方案。层次分析法在多目标决策、资源分配、风险评估等领域有着广泛的应用。 例如,在多目标决策中,层次分析法可以帮助我们确定各目标的权重,从而得到 最优解。
三、大学生毕业设计质量评价的 数学模型建立
三、大学生毕业设计质量评价的数学模型建立
1、确定评价指标:根据模糊层次分析法的原理,我们首先需要确定评价指标 体系。选取与毕业设计质量相关的指标,建立多级递阶结构,其中一级指标为选 题质量、设计过程、成果质量等,二级指标为选题难度、选题新颖性、设计规范 性等。
2、数学建模在各领域的应用
在科学研究领域,数学建模被广泛应用于物理学、化学、生物学等学科。例 如,牛顿第二定律、万有引力定律等都是通过数学建模得到的。在工程技术领域, 数学建模也发挥着重要的作用。例如,桥梁设计、建筑设计等领域都需要用到数 学建模来分析结构稳定性和安全性。此外,数学建模在金融、经济、社会等领域 也有着广泛的应用。
参考内容
一、引言
一、引言
随着高等教育的普及化,大学生毕业设计的质量评价已成为一个重要的研究 领域。毕业设计是大学生综合素质和教育水平的直接体现,因此,对其质量进行 科学、客观的评价至关重要。本次演示将介绍一种基于模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)的大学生毕业设计质量评价数学建模方 法,旨在为提高毕业设计质量和评价效率提供有效手段。

高考志愿填报数学模型

高考志愿填报数学模型

高考志愿填报方法摘要本文是研究高考填报志愿时如何选择理想的大学,为考生提供参考。

对问题一,综合考虑本科生培养和研究生培养,自然科学研究和社会科学研究作为反映大学综合实力的指标,利用层次分析法确定权重,得到每一年一本大学的综合实力排名。

由于每一年的大学排名具有波动性,引入带有权重的Borda 函数法,得到具有稳定特征的一本大学排名;引入进步系数,得到具有趋势特征一本大学排名。

对问题二,以大学排名、专业实力、高考成绩和地理位置作为影响考生高考志愿填报的主要因素,利用模糊层次分析法,结合考生自身情况得到各因素的权重,初选目标学校,并建立高校录取分数预测模型,计算出考生被目标高校录取的概率,综合得到考生理想学校排名,为考生提供最理想的高考志愿填报方法。

对问题三,考虑到小王有意报考法学专业,利用模糊AHP方法,得到四个因素的权重。

根据高校法学专业往年在湖北省的录取分数,预测被录取的概率。

从100%录取的学校中挑出综合实力和专业实力都较好的学校,根据待选学校的各项指标值,得到最理想学校排名。

并利用灰色关联法检验第一志愿是否为最满意学校。

由此给出建议:若小王是理科生,建议报考吉林大学-中国政法大学-华中科技大学-中南财经政法大学-湖南大学;若小王是文科生,建议报考武汉大学-中国人民大学-南京大学-中山大学-吉林大学。

关键词:Borda函数进步系数模糊层次分析法录取概率灰色关联法一、问题重述高考之后,很多学生开始考虑填报志愿了,而填报志愿的一个重要依据就是大学排名。

根据国际研究显示,优秀学生认为大学排名前茅,有益于协助他们获得更好的工作机会、更优厚的薪资结构和社会地位。

各国排名居前的名牌大学和具有特色的新兴大学常获得政府巨额的教育补助和优秀学生的青睐。

定位不明确并排名居末的大学,其学生来源和优秀学生比例则可能逐年下降。

大学排名是根据各项科学研究和教学等标准,以英文发表研究报告和学术论文,针对相关大学在数据、报告、成就、声望等方面进行数量化评鉴,再通过加权后形成的排序。

数学建模之层次分析法

数学建模之层次分析法

层次分析法层次分析法是一种解决多目旳旳复杂问题旳定性与定量相结合旳决策分析措施。

该措施将定量分析与定性分析结合起来,用决策者旳经验判断各衡量目旳能否实现旳原则之间旳相对重要限度,并合理地给出每个决策方案旳每个原则旳权数,运用权数求出各方案旳优劣顺序,比较有效地应用于那些难以用定量措施解决旳课题。

缺陷:(1)层次分析法旳主观性太强,模型旳搭建,判断矩阵旳输入都是决策者旳主观判断,往往会由于决策者旳考虑不周、顾此失彼而导致失误。

(2)层次分析法模型旳内部构造太过抱负化,完全分离、彼此独立旳层次构造在实践中很难做到。

(5)层次分析法只能从给定旳决策方案中去选择,而不能给出新旳、更优旳方略。

1.模型旳应用用于解决多目旳旳复杂问题旳定性与定量相结合旳决策分析。

(1)公司选拔人员,(2)旅游地点旳选用,(3)产品旳购买等,(4)船舶投资决策问题(下载文档),(5)煤矿安全研究,(6)都市灾害应急能力,(7)油库安全性评价,(8)交通安全评价等。

2.环节①建立层次构造模型一方面明确决策目旳,再将各个因素按不同旳属性从上至下搭建出一种有层次旳构造模型,模型如下图所示。

目标层准则层方案层目旳层:表达解决问题旳目旳,即层次分析要达到旳总目旳。

一般只有一种总目旳。

准则层:表达采用某种措施、政策、方案等实现预定总目旳所波及旳中间环节。

方案层:表达将选用旳解决问题旳多种措施、政策、方案等。

一般有几种方案可选。

注意:(1)任一元素属于且仅属于一种层次;任一元素仅受相邻旳上层元素旳支配,并不是任一元素与下层元素均有联系;(2)虽然对准则层中每层元素数目没有明确限制,但一般状况下每层元素数最佳不要超过 9 个。

这是由于,心理学研究表白,只有一组事物在 9 个以内,一般人对其属性进行鉴别时才较为清晰。

当同一层次元素数多于 9 个时,决策者对两两重要性判断也许会浮现逻辑错误旳概率加大,此时可以通过增长层数,来减少同一层旳元素数。

②构造判断(成对比较)矩阵以任意一种上一层旳元素为准则,对其支配旳下层各因素之间进行两两比较。

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高考志愿选取的层次分析一.引言大学是广大中学生心目中神圣的知识殿堂,对于每个拥有“大学梦”的中学毕业生来说,填报高考志愿是他们通向高等学府关键的一步。

在填报高考志愿时,学生和家长往往要考虑各种因素来权衡利弊以做出最优决策,但面对错综复杂的情况在紧迫的时间里又很难做出正确的选择,而如果他们填报志愿不得当,又势必会对今后的发展有所影响,甚至于终生遗憾。

因此在这里,我将综合学生在报考时最关心的几个因素,帮助他们进行定量分析,以便更合理地填报高考志愿。

二.问题的分析对于填报高考志愿这一事件,要想做出最优决策,需要考虑的因素很多,而在这些因素中有些可以定量化,有些只有定性关系。

为将半定性、半定量问题转化为定量问题,可以采用层次分析法。

这种方法可以将各种有关因素层次化,并逐层比较多种关联因素,为决策提供可比较的定量依据,所以针对填报高考志愿这一事件,我们将采取层次分析法。

首先,我们确定目标为:填报高考志愿(A),这里考虑的主要因素有:学校声誉(B1)、教学水平(B2)、学校环境(B3)、兴趣爱好(B4)、报考风险(B5)、毕业后出路(B6)、地理位置(B7),同时在教学水平(B2)中我们还要同时考虑教师水平(C1)、学生水平(C2)、教学设备(C3)这三个子因素。

最后我们将从学生提出的八个志愿中,选择出最佳的四个。

为了形象地表示出它们的关系,我们列出了它们之间的关系,如图三. 建立模型(一)构造成对比较阵面临的决策问题是:要比较n 个因素x 1,x 2…,x n ,对目标A 的影响,我们要确定它们在A 中所占的比重,即这n 个因素对目标A 的相对重要性。

我们用两两比较的方法将各因素重要性的定性部分数量化。

设有因素x 1,x 2…,x n 每次取两个因素x i x j ,用正数a ij 表示x i 与x j 的重要性之比。

由全部比较结果得到矩阵A=(a ij ),称作成对比较阵A 。

⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡nm n n n n a a a a a a a a a ,,,,,,,212,2221112,11 显然有n j i a a a ij ijij ≤≤>=,1,0,1。

然后求出成对比较矩阵A 的最大特征值及其对应的特征向量Y=(y 1,y 2,…,y n )T, 定义标准化向量Tn i i n n i i n i i Y Y Y Y Y Y Y ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=∑∑∑===11211,,,' 。

用标准化向量Y ′来反应 {}n x x x x ,,,21 = 这n 个因素对目标A 的相对重要性,Y ′为同一层次中相应元素对于上一层次中某个因素相对重要性的排序权值。

(二)权向量对于已知的成对比较阵A 来说,有A •Y=Y ⋅max λ。

由矩阵运算法则可知:当n 较大时,精确地计算成对比较A=(a ij )的最大特征值m ax λ和特征向量比较麻烦,而又由于A 中的元素a ij 是重要性的比值,而重要性是人们根据目标推测出来的,精确度并不高,所以没有必要十分精确地计算出m ax λ和特征向量。

因此,可以采用下述方法来近似计算m ax λ和相应的特征向量。

对成对比较阵A=(a ij ),令),,,2,1(111n k aaU ni n j ijnj kjk ==∑∑∑=== (*)称U=(U 1,U 2,…,U n )T为X={x 1,x 2,…,x n }的权向量,它反映n 个因素对目标A 的相对重要性。

经验证,U 与Y ′误差很小,所以一般都用U 代替Y ′。

对于公式(*), 对于一致性矩阵,,iiij y x a =即满足a ij •a jk =a ik U k 可以简化为,1111∑∑∑∑======ni iknj jni inj jk k xx xx x x U则),,2,1(,,,11211n i x x x x x x U Tn i i n n i i n i i =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=∑∑∑===.X i 代表第i 项因素的重要性指标。

四. 实际计算下面将调查两名学生(A 1,A 2),根据他们所提供的情况,建立一致性矩阵,帮助他们填报志愿。

设七种因素学校声誉、教学水平、学校环境、兴趣爱好、报考风险、毕业后出路、地理位置分别为B 1,B 2,…,B 7。

在七种因素教学水平中设有三个子因素教师水平C 1、学生水平C 2、教学设备C 3。

学生所要报考的八个志愿分别为K 1,K 2,…,K 8。

同时,设重要性指标为1~10,其中10为最重要的,1为最不重要的。

(一)考查学生A1(目标A1)(1)考虑B={B 1,B 2,…,B 7}这七个因素对目标A 1的相对重要性。

U (x )=(0.189,0.170,0.094,0.132,0.189,0.189,0.037)。

(2)考虑C={C 1,C 2,C 3}这三个因素对目标A 1的相对重要性。

U (y )=(0.348,0.391,0.261)T。

经调查学生A 1所要选报的八个志愿为:北大国际金融、北大临床医学、北大生化、清华建筑、南开机电、北京体院、复旦物理、清华数学,分别设这八个志愿为K 1,K 2,…K 8。

(3)考虑对于因素C 1,C 2,…C 3,比较K 1,K 2,…K 8的相对差异。

Wc 1(K )=(0.127,.0.127,0.127,0.127,0.127,0.111,0.127,0.127),Wc 2(K)=(0.137,0.137,0.137,0.137,0.123,0.082.,0.110,0.137)T,Wc 3(K)=(0.122,0.122,0.134,0.134,0.122,0.122,0.122,0.122)T。

(4)考虑对于因素B 1,B 3,B 4,…,B 7,比较K 1,K 2,…K 8的相对差异。

W B1(K)=(0.137,0.123,0.137,0.137,0.123,0.083,0.123,0.137),W B3(K)=(0.128,0.128,0.128,0.128,0.128,0.116,0.116,0.128)T,W B4(K)=(0.192,0.173,0.135,0.096,0.077,0.135,0.135,0.057)T,W B5(K)=(0.022,0.044,0.022,0.156,0.178,0.222,0.222,0.134)T,W B6(K)=(0.152,0.152,0.152,0.152,0.106,0.074,0.106,0.106)T,W B7(K)=(0.130,0.130,0.130,0.130,0.116,0.130,0.104,0.130)T最后再计算学生A 1所选报的八个志愿的得分: W A1(K 1)=U(x 1)•W B1(K 1)+=⋅⋅+⋅∑∑==733121)()()()()(j i i Ci i Bj jK W y U x U K W xU 0.189×0.137+0.094×0.128+0.132×0.192+0.189×0.022+0.189×0.152+0.037×0.130+0.170×(0.348×0.127+0.391×0.137+0.261×0.122)=0.123 12.W A1(K 2)=0.122 13,W A1(K 3)=0.116 18,W A1(K 4)=0.136 36, W A1(K 5)=0.124 67,W A1(K 6)=0.122 99,WA1(K 7)=0.138 06, W A1(K 8)=0.117 72很显然,得分排在前四位的志愿为K 7,K 4,K 5,K 1,也就是说复旦物理、清华建筑、南开机电、北大国际金融这四个志愿最适合A1报考。

(二 )考查学生A2(目标A2)(1)考虑B={B 1,B 2,…,B 7}这七个因素对目标A 2的相对重要性。

U (x )=(0.204,0.163,0.082,0.163,0.204,0.143,0.041)。

(2)考虑C={C 1,232U (y )=(经调查,学生A 2所要选报的八个志愿为:清华金融、清华精密仪器、北大计算机、北大物理、北大环境、厦门数学、厦门法学、北航计算机,分别设这八个志愿为K 1,K 2,…,K 8。

(3)考虑对于因素C 1,C 2,C 3,比较K 1,K 2,…,K 8的相对差异。

Wc 1(K)= (0.127,0.1270.127,0.127,0.127,0.127,0.127,0.111),Wc 2(K)= (0.132,0.132,0.132,0.132,0.132,0.118,0.118,0.104)T,Wc3(K)= (0.118,0.132,0.132,0.132,0.132,0.118,0.118,0.118)T。

(4)考虑对于因素B 1,B 3,B 4,…,B 7,比较K 1,K 2,…K 8的相对差异。

W B1(K)=(0.132,0.132,0.132,0.132,0.132,0.118,0.118,0.104),W B3(K)=(0.127,0.1270.127,0.127,0.127,0.127,0.127,0.111)T,W B4(K)=(0.164,0.115,0.131,0.115,0.082,0.131,0.131,0.131,)T,W B5(K)=(0.024,0.049,0.171,0.024,0.098,0.244,0.244.0.146)T,W B6(K)=(0.137,0.123,0.137,0.096,0.137,0.096,0.137,0.137)T,W B7(K)=(0.130,0.130,0.130,0.130,0.130,0.123,0.123,0.123)T。

最后再计算学生A 2所选报的八个志愿的得分:W A2(K 1)=U(x 1)•W B1(K 1)+=⋅⋅+⋅∑∑==733121)()()()()(j i i Ci i Bj jK W y U x U K W xU 0.204×0.132+0.082×0.127+0.163×0.164+0.204×0.024+0.143×0.137+0.041×0.13+0.163×(0.28×0.127+0.4×0.132+0.32×0.118)=0.114 45W A2(K 2)=0.110 29,W A2(K 3)=0.139 79,W A2(K 4)=0.101 33, W A2(K 5)=0.116 91,W A2(K 6)=0.144 03,W A2(K 7)=0.149 89, W A2(K 8)=0.125 15很显然,得分拓在前四位的志愿是K 7,K 6,K 3,K 8,也就是厦门法学、厦门数学、北大计算机、北航计算机这四个志愿最适合A 2报考。

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