竞赛评卷公平性的数学模型
数学建模网评公正和优化模型
数学建模网评公正和优化模型关于某竞赛网评结果的建模与分析摘要本文针对竞赛的评卷系统进行分析,并提出一整套的合理优化的方案,这其中包括,论文进入集中评审阶段的比例和每位专家所评通过率之间的关系,网评成绩与最终成绩的相关性,评分公平性的检验,改变评审方案所能减少的工作量和一些其他相关问题。
在分析问题一时,我们采用了取特殊值法和概率法两种方法得到相同的两个关于α和λ的表达式,即3)1(1a --=λ,也符合现实的情况,即随着进入集中评审阶段的论文数量比例λ的增大,评委将打通过比例控制α也在增大。
对于问题二,我们采用研究两组变量之间相关关系的多元统计方法——典型相关分析,识别并量化了两组变量——网评成绩与最终成绩——之间的关系。
同时,采用了F 检验法与T 检验法验证变量与因变量之间的关系能否用一个线性模型来表示。
分析结果显示:评委A 、B 、C 分别对各论文的评分情况与最终成绩的存在相关性,且每篇论文的网评的总体评价结果相关性更大。
对于问题三,由于评卷时有百分制和等级制的区别,因此我们建立了描述百分制下的评分公正性模型——基于夏皮罗一威尔克检验法的公平性检验,和等级制下的评分公正性模型,结合本题数据中的论文A 题,我们应用等级制下公正性模型得到可得68号评委的公正性最大,82号,58号,84号等评委的公正性也比较高。
问题四中,要求不同题目的评委的整体表现是否存在差异性,首先通过单样本K-S 检验等方法确定不同题目评分数据的概率分布,从而确定了显著性差异模型的建立,接着引用F 检验法和T 检验法来进行显著性差异的假设检验。
结果显示,对于不同题目的评委的评价结果均存在差异,其中A 题和B 题评委的整体表现差异性最为显著,B 题和C 题评委的整体表现差异较小。
对于问题五,我们采用分步走方法简化考虑减少的工作量,在评价论文的评审结果的差异是我们采用排列组合的思想,认为在假设评委打分是公平性的前提下,他们的评审结果无显著差异。
公平的席位分配等四个数学模型例子
补例2 洗衣节水问题
因为lim n
1
1 n
n
e,所以当n趋于无穷大时,(7)式分母
趋于e AW。
当n趋于无穷大时,N
的极限存在,并有
n
A
lim
n
Nn
N0
eW
(8)
(8)式说明了当水的总量一定的时候,无论你怎样洗涤,不 管次数多少,最后的结果是不可能一点污物都不残留的。
18 8 4+3+2+2+2+4=17
A7 13 23 10 7 28 18
4 2+2+2+4+4+4=18
A8 17 11 27 22 14 8 4
3+2+2+2+4+4=17
由以上表格可知该安排是合理的
作业:当7支队参加单循环赛的排球比赛时,试 合理的安排其赛程。
补例2 洗衣节水问题
问题提出: 我国淡水资源有限,节约用水势在必行。那么如何在洗衣 服中合理地用水,使得既能把衣服洗干净,又能节约用水 的问题就摆在我们的面前。一般洗衣服的过程是先将衣服 用洗涤剂浸泡,然后一次次地用水漂洗。洗衣机的运行过 程分别为加水—>漂洗—>脱水—>加水—>漂洗—>脱 水……这么一个循环过程。我们的问题是在保证一定洗涤 效果下,洗衣服分成多少次(或在洗衣机中应循环几次), 每一次的用水量是否一致,使得总的用水量最为节省?
补例2 洗衣节水问题
进一步讨论:
如何确定洗涤的次数 n 。
先引入一个清洁度 的定义。设 是洗净衣服上的污物量与
第一次浸泡后残留在衣服上的污物量之比,即 Nn N0
评分排序优化模型
评分排序优化模型摘要一年一度的全国大学生数学建模竞赛,是一项规模宏大的课外科技活动之一。
所给问题要求建立一个评分排序优化模型,正是针对建模竞赛中重要环节——答卷评分排序环节而提出的,具有很重要的实际应用意义。
答卷的评分排序只有做到科学、合理、公正,才能评选出优秀的作品。
根据这些特点,我们对所给问题运用统计数学中的统计学原理建立模型,由简单到复杂,由片面到均衡兼顾,逐步优化。
建模前期,我们对所给数据进行了筛选,部分答卷为零分或只有两个数据,也许违反了竞赛规则和评阅规则,将作为废卷处理,剔除这一小部分答卷的数据。
首先,我们建立了常用的简单模型I ——均值评比模型,其数学表达式为913jij i xP ==∑,得到最初的名次,前五名的答卷编号分别为。
然后,考虑到模型I忽略了不同评委对同一份答卷的差异,及评委的自身知识水平的限制和主观成份的波动误差影响,结果存在很大的误差。
在对均值评比模型改进的基础上建立了模型II ——标准分模型。
其数学表达式为90013ji j j j i x x x s P δ=⎛⎫-⋅+ ⎪ ⎪⎝⎭=∑,由于该模型成立的前提条件是服从正态分布,故借助SPSS 对数据进行了单样本K-S 正态检验和描述性统计分析,可得每位评委的评分服从正态分布及相关统计数据,使用MATLAB 软件编程计算出所有评分的标准分,再利用模型I 求出均值,进行名次排序,前五名的答卷编号分别为。
其次,对数据进行单因素方差分析,可得各评委的评分偏好存在较大的差异,给每位评委加权,建立了模型III ——加权评分模型,其数学表达式为()000,100100100,100ji j jji jx x x x x i x x P ⋅≤-⋅-+-⎧⎪=⎨⎪⎩当时否则利用MATLAB 软件编程求解出所有加权后的评分,依旧用模型I 求出均值,进行名次排序,得到新的名次,前五名的答卷编号分别为。
最后,对三个模型进行评价,并对其结果进行对比分析。
初中数学竞赛解题模型
初中数学竞赛解题模型初中数学竞赛的解题模型有许多,以下是部分内容:
1. 将军饮马模型(对称点模型)
2. 利用三角形两边差求最值
3. 手拉手全等取最值
4. 手拉手相似取最值
5. 平移构造平行四边形求最小
6. 两点对称勺子型连接两端求最小
7. 两点对称折线连两端求最小
8. 时钟模型,中点两定边求最小值
9. 时钟模型,相似两定边求最小值
10. 转化构造两定边求最值
11. 面积转化法求最值
12. 相似转化法求最值
13. 相似系数化一法求最值
14. 三角函数化一求最值
15. 轨迹最值
16. 三动点的垂直三角形
17. 旋转最值
18. 隐圆最值-定角动弦
19. 隐圆最值-动角定弦
这些模型能够帮助解题者在面对复杂数学问题时找到解决方法。
使用这些方法需要具备一定的数学基础和思维能力,因此建议在掌握这些方法后多做一些练习题,以加深理解和提高应用能力。
公平获奖
A题:公平评奖问题摘要随着全国大学生数学建模竞赛的深入开展,越来越多的人迫切希望加强对数学建模的认识。
大学生数学建模竞赛,对于培养学生解决实际问题的能力和创新意识,推动数学教学的改革起了重要的作用。
因此,对于数学建模这类竞赛的评奖的公平性也引起各方的关注。
本文针对目前常用的评奖方式,综合分析了不同评委对各参赛队伍评分的各种可能性、随机性和差异性,以及在不增加评委工作量的前提下,通过改进的独立评分、综合排名方案使综合评判结果更加公平,建立了三个模型。
最终根据模型的讨论与评价,对模型做出了改进及灵敏度分析。
对于问题一我们建立了两个模型,模型Ⅰ:针对问题(1)建立了层次分析模型(AHP),将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P,通过相互比较确定各准则对目标的权重及各方案对每一准则的权重,并进行一致性检验,将上述两组权重进行综合,确定各方案对目标的权重,评出一、二等奖。
模型Ⅱ:针对问题(1)运用的是模糊相似优先比方法,先假设一个最优的竞赛队成绩,然后用模糊相似优先比方法算出各个竞赛队与假设的最优成绩的差距。
然后根据差值排出名次,评出奖项。
对于问题二我们建立了模型三模型Ⅲ:改进评分方案,使得到结果更公平。
那首先的提出一种分组单循环赛的思想,然后根据该思想和题中隐含的限制条件建立模型,用LIGO软件优化得出一个最优的分组单循环赛方案。
其次我们查阅资料建立相关函数并运筹学方法建立验证公平性的模型,证明这个评分方案的结果更公平。
最后模型的求解,模拟一个方案运用图论的方法建立模型,并根据Perron-Frobenius定理,加上计算机程序算出一个最终结果。
关键词:层次分析法;成对比较矩阵;一致性检验;模糊相似优先方法;DPS系统;分组单循环赛模型;图论;Perron-Frobenius定理;运筹学。
一问题重述问题一是试制定合理的综合评判方法,要尽量减小由于评委不同造成的不公平性,并尽量使得不同级别的奖项有清晰的界限.利用你的方法对表2给出的10位评委对30个参赛队的独立评分表进行分析,决定综合名次和评奖结果. 论证你给出方法的价值和局限性。
数学建模常见评价模型简介
常见评价模型简介评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。
主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。
层次分析模型通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。
例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。
步骤1 建立系统的递阶层次结构将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。
设要比较各准则n C C C ,,,21 对目标O 的重要性,记判断矩阵为A⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1135131112513131211714155712334211A 显然,A 是正互反阵。
步骤3计算被比较元素对于该准则的相对权重(1)一致阵的定义与性质 一致阵的定义要由A 确定n C C C ,,,21 对目标O 的权向量,我们首先考察一致矩阵的性质。
称满足n k j i a a a ik jk ij ,,2,1,,, ==⋅的正互反阵为一致阵。
例如⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nn n n n n w w w w w w w w w w w w w w w w w w A212221212111一致矩阵的性质矩阵A 的秩为1,A 的唯一非零特征根为n 。
矩阵A矩阵A⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭11311231211557中,由431==C C 可以得到83223==C Ca ,而事实上723=a 。
因此矩阵A 并不是一致阵,事实上在大多情况下我们构造的成对比较矩阵都不是一致阵。
对于这样的矩阵我们如何来确定权向量呢?我们通常的作法是:对于不一致(但在允许范围内)的成对比较阵A ,建议用对应于最大特征根λ的特征向量作为权向量。
关于比赛文章评审问题的数学模型
关于比赛文章评审问题的数学模型随着社会的发展和科技的进步,各种比赛层出不穷,比赛文章评审也成为组织者关注的重点。
如何公平、公正、高效地对参赛文章进行评审,成为亟待解决的问题。
近年来,数学模型在各个领域的应用日益广泛,将其应用于比赛文章评审,可以有效解决现有评审方法的不足。
一、引言比赛文章评审对于发现人才、选拔优秀作品具有重要意义。
然而,现有评审方法存在一定的主观性,评分标准不统一,评审时间较长等问题。
数学模型作为一种客观、科学的分析方法,可以有效地解决这些问题。
二、现有评审方法的不足1.主观性较强:现有评审方法很大程度上依赖于评审专家的经验和主观判断,容易受到个人偏好、知识背景等因素的影响,导致评审结果存在一定程度的不公平性。
2.评分标准不统一:不同评审者在评分时可能存在差异,甚至出现评分标准不一致的情况。
这使得评审结果难以进行客观比较,影响选拔质量。
3.评审时间较长:现有评审方法通常采用人工评审,评审周期较长,不利于及时发现和选拔优秀作品。
三、构建比赛文章评审的数学模型为解决现有评审方法的不足,本文提出构建比赛文章评审的数学模型。
具体步骤如下:1.数据收集与处理:首先,对参赛文章进行数据收集,包括文章的基本信息、作者背景、文章质量等。
然后,对收集到的数据进行预处理,消除数据中的噪声和异常值。
2.建立评价指标体系:根据比赛目标和文章特点,建立评价指标体系。
指标可分为一级指标和二级指标,一级指标可包括:创新性、学术性、规范性等;二级指标可包括:观点明确、论证充分、结构合理等。
3.确定权重分配:根据评价指标的重要性,确定各级指标的权重。
权重分配合理与否直接关系到模型的评审效果,因此需要充分论证和调整。
4.设计评审算法:结合评价指标和权重,设计适用于比赛文章评审的算法。
本文采用加权综合评价法,将各级指标按照权重进行加权求和,得到文章的综合评分。
四、模型应用与验证为验证本文提出的数学模型在比赛文章评审中的应用效果,设计实验如下:1.实验设计:随机选取一定数量的参赛文章,分别采用现有评审方法和本文提出的数学模型进行评审。
公正合理评分方式
公正合理的评分方式摘要在各种竞赛与考试活动中,由于题目的灵活性和参赛学生的多样性,使得答案多种多样,评委在评卷标准的把握上也就难免产生分歧。
为了最终评分的公平公正,我们需要全方面的考虑评委的资历和打分特点,因为每个评委都有自己的评分主观。
通过加权等方式,尽可能减小由于评委个人原因而产生的偏差,使得分更加合理公正。
针对问题一,为了保证每一份论文有相同的概率分发到每一位评委手里,我们采用随机分配模型。
将所有论文随机排布,每篇论文安排3个评委,随机对每一篇论文进行评委匹配。
每个评委需要评卷n×3÷m次。
针对每个评委的个人特点,通过每个评委的阅卷年数建立权值函数模型模拟得到该评委分数相应的权值。
然后将每篇论文的三个评委的打分进行加权平均,求出的的结果作为一篇论文的最终成绩。
针对问题二,我们采用了离差比模型。
评卷误差是指评分者给的分数与答题者做大结果客观真值之差,这种差异体现在不同评分者评价同一份试卷。
为了解决三人平分取均值时误差受专家评分特点或是其他原因影响太大的特点,采用了离差比,进一步修正权值函数模型,加权求平均,求出的的结果作为一篇论文的最终成绩。
针对问题三,我们提出使用标准分[1]来充当一个相对评价量。
标准分以平均分为参照点,以标准差为度量单位,将原始分化为具有同一计量单位的分数,这样更能体现评分的公证性和合理性,尽力去掉或减少评卷老师不同带来的成绩的差异和干扰和减少同一份试卷高分和低分的个人情绪干扰。
关键词:加权平均、随机分配、多人批阅修正、权值函数、公正合理1、问题重述信息化条件下,各项成绩的确定往往需要多项指标共同确定,以建模竞赛为例,假设有n篇论文提交,m个阅卷老师,要求每一篇论文需要被3个阅卷老师审阅打分,现实的情况是,不同的阅卷老师的评分标准不尽相同,有的老师阅卷比较严格,每一分都有自己的想法;也有的老师评分比较随意,所有的分都差不多,等等。
问题一:建立一个合适的模型,首先确定每一位阅卷老师的具体的阅卷论文是哪些?进而如何将三个成绩规范为一个成绩?最后形成每一篇论文的最终成绩。
公平的评卷系统
摘要:本文针对数学建模竞赛这一特殊考试的评判问题,进行了多个数学模型的建立。
对评委优化分组问题,确定各组评委名额时,提出了应用新q值法来解决。
在解决评委分配问题时,建立了0―1整数规划模型,应用匈牙利算法求解。
对于试卷的评判采取逐轮淘汰的评判方法,在一定的置信概率下制定了一个淘汰规则,使公平性和经济性在一定的置信概率下得到保证。
关键词:竞赛评判分配 q值法1 评委题组的分配模型1.1 各题组名额的分配由于每个题组试卷份数不同,为了使分配公平合理,一个简单的分配方案就是按试卷份数比例分配[1-4]原则。
具体操作如下:1.2 评委题组的分配1.2.1 基本假设(1) 每个参赛队只能选一题;(2) 每个评委只能评一个题组的题,不允许跨题组评卷。
1.2.2 模型的建立模型 (1)是使总的概率指标之和最小;(2)是约束每个评委只能分配到一个题组;(3)是每个题组的人数限制;(4)为变量类型。
此模型用匈牙利方法求解。
2 试卷的分配2.1 问题分析我们的任务是设计一种择优方案,满足两条原则:p2(经济性原则)每一位评委评阅的试卷越少越好。
在保证e≥l的条件下,每个评委评阅的试卷尽可能地少。
模型假设a1. 每个评委独立进行评阅。
a3. 评委均具有丰富的评阅经验,他们对同一份试卷地评阅具有较高的一致性。
2.2 模型建立(1) 评分规则等级制是一种较为粗略的打分制,具有一定的可比性,且标准比较容易为评委掌握,故我们采取等级制作为评分方法。
分别记为一?二?三等。
(2) 误判概率与一致性指标据假设a2,存在一个对所有试卷的绝对排序。
因此当评分规则给定后,每份试卷存在一个能够得到所有评委同意的“绝对等级”。
当一份试卷的评阅等级与其绝对等级不相符时,称为误判。
现补充两个假设如下:a5. 对同一等级的试卷,其误判概率相同。
(3) 评选过程整个评选过程分为两个阶段。
第一阶段:根据淘汰规则逐轮淘汰。
首先,将p份试卷按照前面的试卷分配结果分配给j个评委。
数学建模优秀论文-试卷的合理均衡分配与评判和反评判指标体系的构建
试卷的合理均衡分配与评判和反评判指标体系的构建摘要:本文利用了遗传算法原理,结合组合优化分配原理很好地解决了试卷的合理均衡分配问题;基于模糊数学的排序模型提出了一种较传统评阅方法更为合理的评阅方式,综合各方面因素,结合纵向和横向两个指标建立了反评判标准,并给出了客观合理的分数调整方案。
对问题一,利用传统的0-1规划思想很难得到有效的分配方案,于是我们利用易于实现、应用效果明显的遗传算法建立了基于遗传算法的均衡分配模型。
首先建立了二维编码方式,把所有信息保存在一个染色体中;然后在避免冲突的条件下随机产生了30个初始群体;接着根据约束条件我们得到了个体适应度评价函数;利用个体适应度评价函数选择群体,单点交叉后,再利用个体适应度评价函数选择群体,依次交替遗传迭代400代,这时得到了一个个体适应度最高的优良个体(即为所求的最优分配方案,结果详见5.1.6模型实例)。
对于问题二,传统评价方式中去掉一个最低分有可能把有效地数据忽略掉,而且还有可能使某个评委在最终的评判成绩中所占的比重过大。
为了避免出现这种现象我们建立了基于模糊数学的试卷排序模型。
首先,在模糊数学的基础上,我们利用熵值法得到直接的权重;然后得到无量纲化原始矩阵;接着建立优属度排序模型得到合理的试卷相对分数(实例见5.2.3模型实例)。
对于问题三,由于评委的阅卷水平和公正性存在差异,我们给出了对评委打分排名的反评判指标体系(即:通过纵向评价、横向评价,我们分别得到评委的纵向系数和横向系数,合理结合两组系数我们给出了每个评委的相对得分)。
在此基础上,我们得到了最终的分数调整公式。
关键词:遗传算法组合优化适应度函数选择算子交叉算子模糊数学熵值法定权模糊排序绝对距离一、问题重述在大学生数学建模竞赛的评卷工作中,试卷的合理均衡分配与评判和反评判指标体系的构建存在着一定弊端,通过建立合理的数学模型来解决这一问题。
首先在下面六个条件下,利用matlab或c语言编程,给出试卷合理的均衡分配方案。
评分系统
原文:1 问题的提出数学建模竞赛自90年代举办以来,已经逐渐成为了一项极具影响力的全国性大赛。
参赛队伍逐年增加,参赛对象也在扩充,包括大学生,研究生甚至中学生都参与到此项大赛中来。
参赛阅卷的公平性问题自然就成为了大家关注的焦点。
因而,一套公正公平的参赛阅卷系统是必不可少的,一般说来,公平性问题包括以下几个方面:1.答卷编号的加密解密。
编号含有学校及参赛队员的信息,所以应该加密。
加密要求方法简单易算,可随意变换且保密性好。
2.评阅答卷的分配问题。
因为评委来自各参赛学校,所以自然要回避本校的答卷。
为了对各个学校来说公平些,应该让评委的阅卷尽可能广泛。
除此之外,还有些特殊情况,例如,某评委对B题有深入研究,他要求只评B题。
诸如此类情况,分配答卷时应该考虑。
3.评分的一致性。
每个评委都有自己的主观能动性,不可能绝对的按照评分标准评分。
这样,就产生了客观上的“不公平”。
如何检验这种不公平以及对每个评委的公平性给出评价是我们需要解决的问题。
4.分数调整。
某些评委的评分存在普遍偏高或偏低的现象,应该对这种分数尺度上的偏差给予调整。
5.在评卷中还会遇到诸如应该采用百分制还是等级制,怎样评阅既经济又公平等问题。
这些林林种种的问题都需要解决。
2 问题分析1. 对问题1的分析:加密一般必须做到保密性好,且对于设置人员来说简单易算,且可以随意变换。
而仿射变换可以满足随意变换的要求,但它保密性不强,如果进行八进制转换,则保密性能会更好。
......目录:1 问题的提出2 问题分析3 模型假设与符号约定4 模型的建立与求解5 模型的评价与改进6 参考文献参考资料:[1] 吴建国.数学建模案例精编.北京:中国水利水电出版社,2005[2] 韩中庚.数学建模方法及其应用.北京:高等教育出版社,2005.6[3] 刘振航. 数学建模.北京:中国人民大学出版社,2004[4] 徐全智,杨晋浩. 数学建模.北京:高等教育出版社,2003.7[5] 谭永基.数学模型.上海:复旦大学出版社,2005.2[6] 汪国强. 数学建模优秀案例选编.广州:华南理工大学出版社,1998.8简单介绍:摘要:本文对公平竞赛系统存在的若干问题建立了5个模型,并结合了附表中的数据及模拟数据进行了实际操作。
公正合理评分方式
公正合理的评分方式摘要在各种竞赛与考试活动中,由于题目的灵活性和参赛学生的多样性,使得答案多种多样,评委在评卷标准的把握上也就难免产生分歧。
为了最终评分的公平公正,我们需要全方面的考虑评委的资历和打分特点,因为每个评委都有自己的评分主观。
通过加权等方式,尽可能减小由于评委个人原因而产生的偏差,使得分更加合理公正。
针对问题一,为了保证每一份论文有相同的概率分发到每一位评委手里,我们采用随机分配模型。
将所有论文随机排布,每篇论文安排3个评委,随机对每一篇论文进行评委匹配。
每个评委需要评卷n×3÷m次。
针对每个评委的个人特点,通过每个评委的阅卷年数建立权值函数模型模拟得到该评委分数相应的权值。
然后将每篇论文的三个评委的打分进行加权平均,求出的的结果作为一篇论文的最终成绩。
针对问题二,我们采用了离差比模型。
评卷误差是指评分者给的分数与答题者做大结果客观真值之差,这种差异体现在不同评分者评价同一份试卷。
为了解决三人平分取均值时误差受专家评分特点或是其他原因影响太大的特点,采用了离差比,进一步修正权值函数模型,加权求平均,求出的的结果作为一篇论文的最终成绩。
针对问题三,我们提出使用标准分[1]来充当一个相对评价量。
标准分以平均分为参照点,以标准差为度量单位,将原始分化为具有同一计量单位的分数,这样更能体现评分的公证性和合理性,尽力去掉或减少评卷老师不同带来的成绩的差异和干扰和减少同一份试卷高分和低分的个人情绪干扰。
关键词:加权平均、随机分配、多人批阅修正、权值函数、公正合理1、问题重述信息化条件下,各项成绩的确定往往需要多项指标共同确定,以建模竞赛为例,假设有n篇论文提交,m个阅卷老师,要求每一篇论文需要被3个阅卷老师审阅打分,现实的情况是,不同的阅卷老师的评分标准不尽相同,有的老师阅卷比较严格,每一分都有自己的想法;也有的老师评分比较随意,所有的分都差不多,等等。
问题一:建立一个合适的模型,首先确定每一位阅卷老师的具体的阅卷论文是哪些?进而如何将三个成绩规范为一个成绩?最后形成每一篇论文的最终成绩。
A题:数学建模竞赛评卷的公平性问题
A题数学建模竞赛评卷的公平性问题随着数学建模竞赛的不断深入,参与数学建模竞赛的学生越来越多,而竞赛评卷的公平性日益引起大家的关注,成为一个重要的竞赛中的焦点问题。
目前,大多数赛区的评卷工作都采取这样的流程:首先组委会将参赛队的论文统一进行密码编号,然后将各参赛学校(20-50所)选派的评委按不同的题目分成几个题组,每个题组由M个评委组成,评阅N份答卷,而每份答卷经L个评委评阅,评委对每份答卷给出等级分(A+,A,A-,B+,B,B-,C+,C,C-,D),如果L个评委给出的分数基本一致,就给出这份答卷的平均分,否则需讨论以达成一致(其中M 在5~10之间,N在60~200之间,L在3-5之间)。
请解决如下问题:1.假设有A,B,C,D四个题目,P(P ≥M)所学校参赛,给出一种答卷编号加密和解密的数学公式方法(其中题号为明号);要求方法简单易算、可随意变换且保密性能好;并对你的方法给出分析。
2.每个题组的M个评委来自不同学校,给出一种评阅答卷分配的数学公式方法,要求回避本校答卷,并且每个评委评阅的答卷尽可能广泛,并满足某些特殊的要求。
3.给出评分一致性或公正性的检验方法,该方法要求对每个评委的公平性给出评价(某评委分数普遍给的偏高或低属于尺度偏差,不应算作不公平,可在下面的问题中调整)。
4.给出最终的分数调整计算公式。
该公式要处理那些可能出现的“不公平”,及尺度偏差。
对可能出现的“不公平”构造例子,说明你的方法。
5.对评卷中的其他问题(如采用百分制还是等级分,一份答卷由几个评委评阅可以满足既经济又公平,等等)提出你的看法和根据。
6.假定有35所学校298个参赛队参赛,数据如附表。
其中:数字前两位代表学校,甲组选做A,B题;乙组选做C,D题;25名评委所属的学校编号为:1-17,20,21,22,24,26,28,29,30。
每份试卷经四位评委评阅,编号为15,22的只容许评C,D题,编号为26的只容许评A,B题,编号为1,4,6,12,16的评委要求评A题,编号为2,5,7,10的评委要求评B题;编号为24的评委要求评C题,编号为29的评委要求评D题。
关于比赛文章评审问题的数学模型
关于比赛文章评审问题的数学模型摘要:一、引言1.介绍比赛文章评审问题2.提出建立数学模型的必要性二、数学模型的构建1.确定变量和参数2.建立函数关系3.分析模型的局限性三、模型在比赛文章评审中的应用1.评估文章质量2.预测比赛结果3.为评审过程提供依据四、模型的优化与改进1.调整模型参数2.结合专家意见进行优化3.模型在实际评审过程中的调整五、结论1.总结数学模型在比赛文章评审中的应用2.展望模型的未来发展正文:随着各类写作比赛的兴起,评审问题逐渐成为人们关注的焦点。
如何公平、公正地对参赛作品进行评价,成为组织者亟待解决的问题。
本文旨在探讨建立一个关于比赛文章评审问题的数学模型,以期为解决这一问题提供一种新的思路。
二、数学模型的构建为了建立一个适用于比赛文章评审的数学模型,我们首先需要确定相关的变量和参数。
这些变量包括:文章的质量、作者的写作水平、评审专家的经验和评审标准等。
接着,我们需要建立这些变量之间的函数关系,从而描述评审过程。
值得注意的是,由于评审过程受到诸多因素的影响,我们的模型可能存在一定的局限性。
三、模型在比赛文章评审中的应用在建立数学模型后,我们可以利用它来评估文章质量、预测比赛结果,并为评审过程提供依据。
首先,通过对参赛文章进行量化分析,我们可以得到文章的质量得分。
其次,结合其他相关参数,我们可以预测比赛的结果。
最后,通过调整模型参数,我们可以使模型在实际评审过程中发挥更好的作用。
四、模型的优化与改进虽然数学模型在比赛文章评审中具有一定的应用价值,但要想使其发挥更大的作用,还需要对其进行优化和改进。
首先,我们可以根据实际评审过程中的反馈,调整模型中的参数。
其次,结合专家意见,我们可以对模型进行优化,使其更符合评审要求。
最后,在实际评审过程中,我们可以根据具体情况对模型进行调整,以达到更好的评审效果。
总之,建立一个关于比赛文章评审问题的数学模型,有助于我们更加客观、公正地对参赛作品进行评价。
试卷的合理分配与评判体系
试卷的合理分配与评判体系摘要在一些大型比赛或考试中,需要有评委对参赛选手的参赛作品进行评判和排名,比如全国大学生数学建模竞赛。
为了保证比赛的公平性,必须建立一套比较合理的评判体系,使得最终结果能够令所有参赛队伍满意。
这个模型的建立分四个步骤:首先是对所有的参赛试卷进行分配,使分配尽量公平合理;然后对每份试卷,根据所有评委的打分算出最终成绩;第三,根据评委的打分以及试卷的最终成绩,评价各个评委的公平性;最后,对模型进行扩展,讨论如何根据分组评判的结果进行最终排名和对所有评委的评价。
根据上面的步骤,通过建立四个模型来说明。
(1)试卷分配模型(模型一):采用0-1规划的方法,用0-1变量表示评委是否评判该试卷,通过列出满足公平原则的约束条件,即每个评委评判自己学校试卷的总数应为0,每份试卷的评委个数一定,以及目标函数,即评委工作量与平均值偏差尽量小,试卷均衡分散性最好,得到一个规划模型,并编制出求解的程序。
为了降低计算复杂度,对模型进行改进,把所有试卷分成多个评卷小组,再把所有小组的结果综合起来。
(2)评判指标模型(模型二):改进了传统的评判最终分数的方式,考虑所有评委在最终成绩的作用,采用权重指标衡量每个评委的作用大小,并对一组模拟数据计算出了不同评判方式下的最终成绩,最后用MATLAB做图进行了比较。
(3)反评判指标模型(模型三):引入一个相容度的概念,对这个概念进行了分析,讨论了用它评价评委水平的合理性。
模拟了一组数据并用相容度指标函数Q对每个评委进行了评价,最后用MATLAB作图验证了Q指标的合理性。
(4)分组完全评分模型(模型四):通过一个函数把每份试卷的原始分转化成标准分,使所有试卷能够在同一个尺度下进行比较,对评委的反评判则应用模型三的Q值指标进行评价。
模拟了几组数据应用这个方法进行评判和排名,给出了这种排名结果,并用Q值指标法计算了每个评委的Q值,反映了他们的水平,同时对模型三进行了验证。
初中数学竞赛解题模型
初中数学竞赛解题模型一、引言初中数学竞赛是学生们展示数学能力的平台,通过参与竞赛,学生们可以提高数学解题能力和思维能力,培养逻辑思维和创新思维。
本文将介绍一些常见的初中数学竞赛解题模型,帮助学生们更好地准备和应对竞赛。
二、图形推理模型1. 图案填空模型这种模型主要是通过观察给定的一组图案,找出规律并填写图案中的空缺部分。
常见的规律包括线条的数量、形状的变化、对称性等。
解题时,可以先观察整体图案,再观察每个图案中的细节,寻找规律进行推理。
2. 图形延伸模型这种模型给出一个图形序列,要求学生们推理出下一个图形。
解题时,可以先观察图形序列中的共同点和变化趋势,找出规律并延伸下一个图形。
常见的规律包括图形的旋转、翻转、放大、缩小等。
三、代数方程模型1. 线性方程模型线性方程模型常见于数学竞赛中的实际问题,要求学生根据问题中的条件建立线性方程,并求解未知数的值。
解题时,可以先确定未知数,然后根据问题中的条件列出方程,最后求解未知数的值。
需要注意将问题中的文字信息转化为数学语言。
2. 二次方程模型二次方程模型也是常见的数学竞赛题型,要求学生们根据问题中的条件建立二次方程,并求解未知数的值。
解题时,可以先观察问题中的条件,确定未知数,然后根据条件列出二次方程,最后求解未知数的值。
需要注意方程的求解方法,如因式分解、配方法、求根公式等。
四、概率统计模型1. 排列组合模型排列组合模型考察学生们对排列组合的理解和应用。
常见的题型包括从一组元素中选取若干元素,计算可能的排列或组合的个数。
解题时,可以根据问题中的条件和要求,应用排列组合的知识计算可能的情况数。
2. 概率模型概率模型要求学生根据已知的条件计算事件发生的概率。
解题时,可以先根据问题中的条件确定样本空间和事件,然后利用概率公式计算概率。
需要注意将问题中的条件转化为概率的表达式。
五、几何模型1. 相似三角形模型相似三角形模型要求学生根据已知的条件判断三角形的相似性,并计算未知边长或角度。
公平分配试卷动态优化模型
公平分配试卷的动态需求模型摘要为使数学建模竞赛评卷具有公平性,给评卷老师分配试卷时必须满足公平原则,即使得每个评委既避开本校试卷又评判尽可能多的其它学校的试卷,并使每个评委的评卷数尽量相等。
其分配试卷包括两个过程:一是合理分配各个题组评委的名额以及决定哪些评委分到哪个题组,二是以满足公平原则为前提把每份答卷分给每位评委。
在第一个问题的解决中,本文根据分配名额的两个原则,分析了传统的按比例分配方法的优缺点,并建立了基于Q值法的模型来分配各个题组的评委名额。
之后,本文根据回避最小化将本校该题答卷数少的评委分至该题组,再依据名额用循环判断算最终确定各个题组的评委。
在第二个问题的解决中,本文建立了动态总需求模型。
首先决定是什么因素最终影响答卷的分配。
本文认为对公平的需求程度大小决定答卷最终分配给哪一位评委,所以引入总需求模型,把它作为分配答卷的判断条件。
然后本文引入了动态需求的概念,即随着答卷分配的进行,每位评委对公平的需求程度会发生变化,即总需求会发生变化。
之后本文建立动态总需求模型来解释总需求会如何变化。
动态总需求受两个因素的影响,即动态基础需求和动态补偿需求,总需求等于动态基础需求和动态补偿需求乘数的乘积。
动态基础需求用当前每位评委平均还应该得到的答卷数来表示。
动态补偿需求受回避答卷数量的影响。
评委由于回避试卷数越大而越减少了最大可能阅卷数,因此他们对能够评阅的答卷的需求也会越大。
因此,动态补偿需求与动态最大可能阅卷数成反比。
这样才会使答卷尽量平均地分给每位评委。
关键词:公平分配,Q值法,动态总需求,动态基础需求,动态补偿需求0.引言Burghes D N 等[1 ]在《数学建模教程》(A Course in Mathmatical Modeling) 中编入了席位公平分配经典问题,并提出该问题的经典Q 值法求解。
席位公平分配问题是人类社会生活中相当普遍的一类资源分配问题,其目标是试图在一个大集体对小集体进行某种资源分配时尽可能做到公平合理。
基于某合理均衡地试卷分配和评判优化模型
评阅号:_____________________评语:基于合理均衡的试卷分配和分数评判优化模型摘要本文主要研究试卷的合理分配问题,为使数学建模竞赛评卷具有公平性,给评卷老师分配试卷时必须满足公平原则,即使得每个评委既避开本校试卷又评判尽可能多的其它学校的试卷,并使每个评委的评卷数尽量相等。
本文就试卷评阅的几个方面作了对比分析,在试卷分配方面利用0-1规划的分层多目标规划解决了试卷的合理分配问题,利用熵值法得到权重,有效地避免了评委打分的尺度偏差问题。
针对问题一,本文结合题目中的要求,设置约束条件,利用0-1整数规划,实现了试卷分配均衡分散性好,其中在每份试卷由3 位评委进行评阅的情况下,无评委评阅自己学校的试卷,通过MATLAB编程解决了试卷的合理均衡分配问题。
针对问题二,传统评价方式中去掉一个最低分有可能把有效地数据忽略掉,而且还有可能使某个评委在最终的评判成绩中所占的比重过大。
为了避免出现这种现象我们建立了基于模糊数学的试卷评判模型。
首先,在模糊数学的基础上,我们利用熵值法得到直接的权重;然后得到无量纲化原始矩阵;接着建立优属度排序模型得到合理的试卷相对分数。
针对问题三,本文基于问题二中构建的完全打分矩阵引入偏差度,建立识别评委作用的反馈控制,给出了对评委打分排名的反评判指标体系,将各位评委的打分进行整合,得出各评委的偏差并赋予权重。
相应地,本文加入权重,得到阅卷评分最终的分数调整公式,并将其与传统打分、比例打分进行比较分析。
关键词:合理均衡分配 MATLAB 模糊数学偏差度一、问题重述信息化条件下,如何较为客观评价一次考试或者考核成绩成为确定人才培养最终效果的重要依据。
很多时候,我们的各项成绩确定往往需要多项指标共同确定,以建模竞赛为例,假设有n篇论文提交,m个阅卷评委,要求每一篇论文需要被多个(以3个为例)阅卷评委审阅打分,现实的情况是,不同的阅卷评委的评分标准不尽相同,有的评委阅卷比较严格,每一分都有自己的想法;也有的评委评分比较随意,所有的分都差不多等等。
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竞赛评卷公平性的数学模型03级数学与应用数学信息技术教育本科班 庞淑婷指导老师:简国明 副教授1 问题的提出数学建模竞赛吸引了众多的大学生、研究生甚至中学生的参与,越来越多的人关心竞赛评卷的公平性.现今大多数的评卷工作是这样进行的:先将答卷编成密号,评委由各参赛学校(20-50所)派出,按不同的题目分成几个题组,每个题组由M 个评委组成,评阅N 份答卷,每份答卷经L 个评委评阅,评委对每份答卷给出等级分,如果L 个评委给出的分数基本一致,就给出这份答卷的平均分,否则需讨论以达成一致(其中53,20060,105-=-=-=L N M ).假定有35所学校298个参赛队参赛.其中:数字前两位代表学校,甲组选做A ,B 题;乙组选做C ,D 题;25名评委所属的学校编号为:1-17,20,21,22,24,26,28,29,30.每份试卷经四位评委评阅,编号为15,22的只容许评C ,D 题,编号为26的只容许评A ,B 题,编号为1,4,6,12,16的评委要求评A 题,编号为2,5,7,10的评委要求评B 题;编号为24的评委要求评C 题,编号为29的评委要求评D 题.其余按所在学校的甲、乙组别安排.对于这些受主观影响较多的评卷工作,常常会出现评委“碰巧”评阅本校答卷、过于集中地评阅某校答卷、评阅过程中出现不同程度的不公平等现象。
因此,现需要解决如下问题:1.研究一种答卷编号加密和解密的数学公式方法(其中题号为明号);要求方法简单易算、可随意变换且保密性能好;对方法给出分析;2.研究一种评阅答卷分配的数学公式方法,要求回避本校答卷,并且每个评委评阅的答卷尽可能广泛,并满足某些特殊的要求;3.研究评分一致性或公正性的检验方法,该方法要求对每个评委的公平性给出评价(某评委分数普遍给的偏高或低属于尺度偏差,不应算作不公平,可在下面的问题中调整);4.研究最终的分数调整计算公式,该公式要处理那些可能出现的“不公平”,及尺度偏差.2 模型的假设2.1 假设除了问题中某些评委提出的要求,其他评委无明确要求; 2.2 假设每个评委的评卷速度和阅卷量相近;2.3 假设每个评委在评卷过程中不会交流评卷业务以外的试卷信息,独立地评出每份答卷的分数,对于评阅同一份答卷的评委不会相互交流各自所评的分数.3 答卷的加密和解密3.1 答卷的加密一个密码系统,通常简称为密码体制,由五部分组成(如下图1),可用数学符号描述如下[2]:{}D E K C B S ,,,,=(1)其中,B ——明文空间,它是全体明文的集合;C ——密文空间,它是全体密文的集合;K ——密钥空间,密钥是加密算法中的可变参数;E ——加密算法,它是一族由B 到C 的加密变换;D ——解密算法,它是一族由C 到B 的加密变换.对于每一个确定的密钥,加密算法将确定一个具体的加密变换,解密算法将确定一个具体的解密变换,而且解密变换就是加密变换的逆变换.对于明文空间B 中的每一个明文,加密算法E 在密钥e K 的控制下将明文B 加密成密文C : ()e K B E C ,= (2) 而解密算法D 在密钥d K 的控制下将密文C 解密出同一明文B :()()()d e d K K B E D K C D M ,,,== (3)如果一个密码体制的d e K K =,则成为单密钥密码体制或对称密码体制,否图1则成为双密钥密码体制.我们在本文中采用单密钥密码体制,即d e K K =,对答卷编号进行加密和解密.针对本题,我们加密的目的是把各参赛队的序号反映出来的学校信息以及每个参赛学校不同队伍的组号信息进行隐藏,即对答卷编号隐藏,而各答卷编号(即题号)是明号.因此可以得出以下结论:明文空间B 为各参赛队的序号,密文空间C 为我们对明文空间B 进行加密后的号码.于是,我们对加密算法E 按以下步骤对答卷编号进行加密: Step1 进行码制转换; Step2 确定密钥;Step3 明文与密钥进行异或运算; Step4 把结果转换为十进制; Step5 添加题组标示,即为密文.为了减少工作量和提高加密系统的保密性,我们可将所有的参赛队编号按先后顺序先自上而下、后从左到右地排列成m n ⨯的矩阵;按每一列逐列进行整体加密;每一个评委分别秘密地发给公证人(注:该公证人不参与评卷工作,只负责对答卷加密、解密和分配答卷的工作.)3-5个字母的英文单词,公证人按顺序或逆序把每一个字母转化为ASCII 码,再把各ASCII 码转换为二进制,取一定的位数,此位数取决于每一列的编号转换为二进制后的全体比特数.这样,就可以简化了Step2随机选取密钥的工作量,同时不会降低其保密性能. 3.2 答卷的解密对密号进行解密,实际上是对加密算法的逆运算,即1-=E D .我们对解密算法D 按以下步骤对密号进行解密:Step1 评委们公开各人秘密发给公证人的字母,公证人公开其按顺序还是逆序排列评委们的字母;Step2 把所有字母转换为ASCII 码,再把各ASCII 码转换为二进制,取一定的位数,此位数取决于每一列的编号转换为二进制后的全体比特数;Step3 取密号的后五位,转换成二进制,得到的结果与密钥K 进行异或运算; Step4 所得结果每四位二进制转换成一位十进制,按顺序逐个转换,得到的结果每四位十进制便是明号,即答卷的编号.3.3 对加密系统的分析一个密码系统应满足以下三点共同要求[3]:(1)加密变换及解密变换对所有密钥均有效;(2)该系统是容易使用的;(3)系统的安全应当仅依赖于密钥的保密而不依赖于算法的保密.本文提出的加密系统模型可以满足以上要求,简单易行、可随意变换且保密性能好,其优点如下:(1)通过对编号的码制转换便于我们对位进行异或逻辑运算,从而使加密过程更加隐蔽、易行;(2)把所有答卷编号进行矩阵排列,再按列操作,可以简化加密工作量;(3)通过要求评委们各自秘密发送3-5个字母给公证人,再由公证人顺序或逆序排列(只有所有评委和公证人的“密钥”都被知道了,已知道加密算法的人才能破译该系统),从而大大增加了破译的难度,提高了加密系统的保密性能;(4)异或逻辑运算是一种可逆运算,简单易行,不仅隐蔽了原本学校和参赛队的信息,同时又保证了针对每个不同的序号能得到一个唯一与其对应的16位二进制序列,实现了对信息进行加密的目的.4 答卷的分配4.1 符号约定a,,,:分配到题组A、B、C、D的评委数目;bcdkx:在第k个题组中,第i个评委评阅第j所学校答卷的份数;ijkU:在第k个题组中,第j所学校的答卷数;jA:第k个题组的总答卷数;kkb:在第k个题组中,第i个评委评阅答卷的总份数;im:第k个题组的评委数;kn:第k个题组的参赛学校数.k4.2 数据的处理在答卷数量不至于太多同时参赛学校不至于太少的情况下,我们要求每个评委来自不同学校,以示其公平性.而本问题中要求,每个题组的M个评委来自不同学校,则我们不需要考虑某学校参赛队数目与来自该校的评委数比例关系的公平性问题.对于给出的数据,我们经统计可得以下的信息:35所学校298个参赛队,各参赛队选择题组分别为A题95个、B题107个、C题50个、D题46个(见下表1).25名评委分别来自不同学校,评委所属的学校编号分别为:1-17、20、21、22、24、26、28、29、30.对于评委评阅答卷,还有些特殊要求,如:编号为15、22的只容许评C、D题,编号为26的只容许评A、B题,编号为1、4、6、12、16的评委要求评A题,编号为2、5、7、10的评委要求评B题;编号为24的评委要求评C题,编号为29的评委要求评D题(见下表2).4.3 分配模型从上述对问题的分析和数据的处理,我们可以知道,解决答卷评阅分配的关键在于先解决评委分组的问题.4.3.1 评委分组依题意,把25个评委分配到A 、B 、C 、D 四个题组,必须满足以下要求: a .每个评委只能分配到一个题组中;b .为了回避本校答卷,分组过程中每个评委所在的题组需要评阅的题目是该评委所在学校的参赛队选择最少的题目;c .严格满足特殊要求中某些评委只容许评阅的题组的要求;d .在满足公平原则和以上3项原则前提下,尽量满足特殊要求中某些评委要求评阅的题组的要求;e .在满足以上原则的前提下,使每个评委评阅的答卷尽可能广泛;f .对于没有提出要求或题目没有明确限制评阅题组的评委,在满足以上几项原则前提下,我们对这些评委进行随机分配.基于以上原则,我们采用数学规划中的整数规划,引入满意度的概念,并用决策变量kl y 表示对其量化:用4,3,2,1=k 表示四个题组A 、B 、C 、D ,用25,,2,1 =l 表示25个评委1-17、20、21、22、24、26、28、29、30,kl y 表示第l 个评委被分到第k 个题组的满意度大小.满意度定义为:a )当某个评委的“只容许”条件被满足时,2=kl y ,否则为-2;b )当某个评委的“要求”条件被满足时,1=kl y ,否则为-1;c )当没有特殊要求的评委被分到任意题组时,其满意度为0.我们可以用Y 表示由kl y 组成的矩阵,则Y 可写成以下形式:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---------------------------------------=0102120001200101001111011010212000120010100111101101021200012001010011110110102120001200101001111011Y 由于每个评委只能分配到一个题组,所以对于矩阵的每一列4个元素只能选取其中一个,于是我们以最大满意度为目标函数:∑∑==41251'maxk l kly(4)其中,'kl y 是基于Y 矩阵的得到的一系列矩阵中的最优矩阵'Y 的元素.由题目可知,每个题组至少要有5个评委评阅答卷,同时从表1可以看到选择题组A 、B 的参赛队要比选择题组C 、D 的多,为了保证阅卷的公平性,分配到题组A 、B 的评委数目应该比C 、D 的多,不妨假设题组A 和B 的评委数至少分别比题组C 和D 的多1,于是有以下模型(Ⅰ):∑∑==41251'maxk l kly⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥≥+=+++551225..d c b a d c b a t s (Ⅰ) 我们运用数学软件Lingo9.0来求解以上的数学模型,得到下面的分配结果(表3):4.3.2 各题组的答卷分配在评阅过程中,每份答卷必须经四位不同的评委评阅,同时要求评委回避本校答卷,满足某些特殊要求,在此基础上尽可能使评委评阅的答卷广泛,也就是说,该评委所评阅的答卷含不同学校数目尽量多.在上一步中已经讨论了把25名评委分到四个题组的问题,现在我们以题组A 为例,建立模型求解出题组A 评委的具体分配情况,其他题组可以类似地求解.题组A 的评委数为7,分别是1、4、6、12、16、28、30,我们重新对这些评委编号为1,2,...,7,选做题组A 的学校编号为1,2,...,19.为了使评委评阅答卷尽可能广泛,我们引入模糊数学的柯西型隶属度函数,给出各评委每评阅一份答卷的值——广泛度:()124121--⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=ij ij x x f (5) 其中广泛度()ij x f 是ij x 的减函数,表示当第i 个评委评阅的答卷越广泛,即所含表3表4学校越多,ij x 越小,则广泛度()ij x f 越大(表4).于是,我们以广泛度最大为目标函数建立优化模型(Ⅱ):()∑∑==⋅71191maxi j ijijxx f[]⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧∈==⨯===∑∑∑∑====65,457,,1,95419,,1,4..1917119171i i j ij i j ij j i ij b i b x x j U x t s (Ⅱ) 在模型(Ⅱ)中,第一约束条件表示每所学校的每份答卷都有4位评委评阅;第二约束条件表示所有的答卷都有4位评委评阅;第三、四约束条件表示每个评委评阅一定量的答卷,且答卷量相当.推广到其他题组,把模型(Ⅱ)写成模型(Ⅲ):()()4,3,2,1,max11=⋅∑∑==k xx f k km i n j k ijkij[]⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧∈=====∑∑∑∑====k uk l k i k ki n j kij k mi nj k ij kkj m i k ij b b b m i b x A x n j U x t s k k k k ,,,1,4,,1,4..1111 (Ⅲ) 其中,k l b 和k u b 分别表示第k 个题组评委评阅答卷数的下界和上界. 4.4 模型的求解经数学软件Lingo9.0的编程求解(程序见附录2),我们得到以下的答卷分配结果(下表5、6、7、8):A题组的答卷分配情况表5B题组的答卷分配情况表6C题组的答卷分配情况表7D 题组的答卷分配情况表8其中,A 题组的评委每人阅卷[]55,54份,B 题组的评委每人阅卷[]54,53份,C 题组的评委每人阅卷40份,D 题组的评委每人阅卷[]37,36份.5 评委的公平性评价在评卷过程中,不可避免地会出现评分一致偏高或偏低的情况,也有可能出现某些评委评分不公正的现象.于是,给出一种评分一致性或公正性的检验方法,是非常必要的.本文运用统计学的原理,引入几个统计量,根据各评委的评分特点在这些统计量上表现出来的不同特征,对不同特点的评委进行分类,从而实现评分一致性或公正性的检验. 5.1 统计量说明 1)标准差系数σV选择标准差系数考察平均分的代表性.标准差σ是反映一组数据分布的离散程度的统计指标,以绝对值表示.标准差系数是标准差与平均数的比值,用百分比表示,即:X V σσ= (6)比较每份答卷的标准差系数.若答卷A 比答卷B 的标准差系数大,说明评委对答卷A 的意见差异更大,即使答卷A 和B 的平均分相同,答卷A 的评分问题上存在较大争议,应当慎重考虑,需要进一步考察.2)离差绝对值之和i a S将某评委对每份答卷的评分,分别减去该答卷的平均分,即得到该评委对该答卷的离差,将全部离差的绝对值累加求和,得出该评委的离差绝对值之和,即:∑-=jj ij i a x x S (7)上式ij x 表示第i 个评委对第j 份答卷的评分,j x 表示第j 份答卷的平均分. 离差绝对值之和的大小反映各个评委对测评对象整体水平的看法,离差绝对值之和与测评对象整体水平成负相关,离差绝对值之和越大,测评对象整体水平越不整齐,内部差异即离散程度则越大.3)离差代数和i d S将各个评委对每一份答卷的评分,分别减去该答卷的平均分,即得到该评委对该答卷的离差,将全部离差累加求和,即得到该评委的离差代数和,离差代数和没有直接意义,必须与离差绝对值之和结合起来考察,才有实际意义.4)绝代比ad r绝代比是每个评委的离差绝对值之和与其离差代数和的比值,即:i d i a i adS S r = (8) ad r 有以下三种情况: ①1=ad r ,这是因为每一离差均取正值或负值,其代数和不存在正负抵消现象,正好与离差绝对值之和一致,这种情况只有该评委的评分全部低于或高于平均分时才出现;r的比值很高,也就是说,离差绝对值之和远远大于离差代数和的绝②ad对值,这种情况,往往因为该评委的评分往往远离总体平均分,同时,具体评分围绕平均分上下波动,因此,离差正负相抵后所得的代数和,其数值较小,r的数值较大;两相比较,adr比1稍大,是因为该评委所评分数在平均分数线上下小幅波动.③ad5.2 评分特点的分类从经验角度看,观察评委的评分线与平均分线的关系,实际上有这样几种评委的评分倾向:1)客观公平型:这种评委的评分线围绕平均分线做小幅波动.他们试图按照客观标准掌握评分标准,保持客观公允态度,谨慎小心,离差绝对值较小,即使在平均分线上下波动,但起伏不大,其离差绝对值之和与离差代数和的比值虽大与1,但比较接近1,或者比值在开区间(1,2)里.从经验角度看,这类评委的评分水平比较高,主观倾向与客观实际相接近,是比较理想的评委.2)一致性偏高型:评委的评分线始终高于全体评委打分确定的平均分线,与平均分线呈近似平行的关系.这种评委是一种带有主观色彩的“公正”评委,有一个稳定的主观倾向在理解和掌握评分标准,坚持按偏松的倾向打分,=r.1ad3)一致性偏低型:评委的评分线始终低于全体评委打分确定的平均分线,与平均分线呈近似平行的关系.与一致性偏高型评委相似,坚持从严的倾向打分,r.=1ad4)大幅度波动型:这种类型的评分其离差代数值的方差较大,离差绝对值r的绝对值较大且符号不方差较小.离差绝对值之和较大,离差代数和较小,ad定.5)作弊型:这种评委的评分线与平均分线的关系有明显的不规则性形态.这里最常见的情况是,该评委给出的大多数对象的分数与平均分线呈一有规律的吻合,但是在少数个别分数上出现明显的跳跃,远离平均分线.似乎在有意压低其他大多数测评对象的分数,而故意抬高自己看好或是有特殊关系的个别测评对象的分数.5.3 检验方法采用层次分析法,其检验步骤如右图2:其中,i d D 表示第i 个评委的离差代数值的方差,i a D 表示第i 个评委的离差绝对值的方差. 首先计算全部评委的离差代数值的方差,将超过20的视为不公平型,将低于20的视为公平型.其次,对于不公平型计算离差绝对值的方差,以15为门限将其分为大幅波动型和作弊型.同时,对于公平型首先利用离差绝对值之和将其分为评分一致型和客观公正型,划分的标准以该评委评阅试卷的份数乘以5作为区分大小的临界值.最后对于评分一致性再计算i ad r ,通过判断其符号将其分为一致性偏高和一致性偏低.这样就将评委分为五类.6 分数调整计算6.1 符号约定ij s :第i 个评委评阅第j 份答卷的分数; j s :第j 份答卷的平均分; j S :第j 份答卷的最终分数; i w :第i 个评委的类型系数.6.2 “不公平”及尺度偏差的处理在分数调整中,我们要处理那些可能出现的“不公平”及尺度偏差.由于每图2份答卷只由四名评委评阅,若使用除去最高分和最低分后求平均分的方法,就只剩下2名评委,再求平均分就没有普遍意义了.从第三问中,我们已经把评委分成不同特点的类型:客观公平型、一致性偏高型、一致性偏低型和作弊型.根据不同的类型,分别把评委的分数乘以该类型的权系数,再累加求平均.1)客观公平型:这种类型的评委评分比较公正,权系数可以认为是1.2)一致性偏高(偏低)型: ∑∑===n j ij n j j i ssw 11(9)其中,∑=n j ij s 1表示第i 个评委评阅的全部n 份答卷的总分,∑=nj j s 1表示n 份答卷平均分的总分.该权值表示了一个相对合理的分数占该评委所给分数的比例.3)大幅度波动型:将大幅度波动型评委所评的成绩分为大幅偏高和大幅偏低两种,分别按照(9)所给的权系数公式进行折算.对于这类评委所评成绩高(或低)出平均分两个等级分以上的试卷认为此时的成绩合理性较低,取消该评委对此份试卷的评分.4)作弊型:评委如在某些试卷上出现作弊行为则取消该评委对该张试卷的评分,以其他三个评委所评的分数作为有效成绩进行下一步处理.6.3 最终分数调整公式综上所述,我们给出的最终分数调整公式为:∑=⋅=mi ij i j s w S 1 (10)其中,m 表示第j 份答卷评委最终评出的有效分数时评委的人数,即去除被取消成绩的评委人数.7 模型的评价1)对于问题1提出的加密系统模型,实质上是对明号进行码制转换和异或逻辑运算,简单易行,可随意变换且保密性能好;2)对于答卷分配,我们先提出满意度函数,再引入模糊数学中的隶属度函数来求解,较好地满足了回避本校答卷和评委广泛度尽量大的要求;3)运用统计学的原理,根据不同的评分特点把评委分成不同类型,再用层次分析法来检验评委的公平性,使得问题的描述比较清晰;4)运用加权的方法调整分数,在实际操作上具有一定的意义.评判公平问题的解决虽然可以依靠方法、制度甚至立法来实现,但其最终的解决需要提高评委群体乃至整个社会的诚信观念和道德素养.致谢:毕业论文写作完毕.回想论文的写作过程,一直得到简国明副教授对我的关心、支持与帮助.简老师知识渊博,工作认真负责,从2000年开始一直担任我校大学生数学建模竞赛主教练.本人也两度参加全国大学生数学建模竞赛,在简老师的辛勤栽培下,我的数学思想、方法以及综合素质都有了很大的提高.本论文在撰写过程中,得到了数学系领导老师的关心与支持,尤其是简国明老师不辞辛苦与劳累地对论文提出了许多宝贵的意见、富有启发性的建议;还大力支持科研调查工作,使论文能够顺利地完成.本人衷心感谢指导老师简国明副教授及学校院系的各位领导老师们无微不至的指导. 在此,本人特向简老师表示衷心的感谢.祝简老师身体健康、工作顺利、万事胜意、桃李满天下!参考文献[1]2006年东北三省数学建模联赛(研究生、本科生)B题《公平的竞赛评卷系统》[2]张焕国,刘玉珍.密码学引论[M].武汉:武汉大学出版社,2003[3][美]D.E.R.丹宁.密码学与数据安全[M].北京:科学出版社,1991[4]韩中庚.数学建模方法及其应用[M].北京:高等教育出版社,2005[5]谢金星,薛毅.优化建模与LINDO/LINGO软件[M].北京:清华大学出版社,2005[6]段华洽.评委打分的真实有效性问题的统计检验.光明网/03pindao/lunwen/show.asp?id=6481,2006.8.29[7]姜启源,谢金星,叶俊.数学模型(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2003[8]李强.Maple 8基础应用教程[M].北京:中国水利水电出版社,2004[9]刘卫国,陈昭平,张颖.MATLAB程序设计与应用[M].北京:高等教育出版社,2002附录附录1:XX赛区参赛情况表。