用层次分析法评选优秀学生进行数学建模
数学建模竞赛成绩的评价与预测
数学建模竞赛成绩的评价与预测摘要本文针对对以往的数学建模工作进行总结及对未来的发展进行预测两个问题，根据附件一二中各高校安徽赛区奖和全国奖的数据，运用层次分析法、模糊综合评价和BP 神经网络等方法，建立了模糊层次模型和BP神经网络模型，借助Excel、Matlab软件，给出安徽赛区各校和全国各院校建模成绩的科学、合理的排序，并且对安徽赛区各院校2012年建模成绩进行了预测，最后将模型结果与实际结合，提出了为科学、合理地进行评价和预测，除全国竞赛成绩、赛区成绩外，还需要考虑的因素。
针对问题一，根据附件一中安徽赛区各高校的数学建模获奖数据，给出安徽赛区各校建模成绩的科学、合理的排序，并对安徽赛区各院校2012年建模成绩进行预测。
首先，统计出安徽赛区16所高校的获奖数据，引入综合评价指数概念，运用层次分析法和模糊综合评价建立了模糊层次模型，由Matlab求的全国一二等奖和安徽赛区一二三等奖对数学建模成绩的权重，将安徽赛区奖归一化得到本问题中所需要的权重，算出各校综合评价指数，进而得出安徽赛区各校建模成绩的排序，前十名依次为安徽财经大学、安徽大学、安徽师范大学、中国科学技术大学、安庆师范学院、合肥工业大学、安徽工程大学、皖西学院、滁州学院、安徽建筑工业学院、宿州学院、铜陵学院、合肥师范学院、巢湖学院、淮南师范学院、合肥学院；再建立BP神经网络模型，借助Matlab软件求得安徽赛区16所高校2012年各奖项的获奖队数，具体数据见表3。
针对问题二，根据附件二中全国各高校的数学建模获奖数据，将问题一中的模糊层次模型推广，应用于全国各高校。
在问题求解时，本本文在本科组学校中选取49所，在专科组学校中40所学校，按一定的年份间隔来统计数据，最后运用Excel软件对这些学校进行排序，得出本科组排在前十的依次为解放军信息工程大学、国防科技大学、浙江大学、武汉大学、大连理工大学、海军航空工程学院、上海交通大学、山东大学、东南大学；专科组学校前五名依次为：石家庄经济学院、成都电子机械高等专科学校、海军航空工程学院、山西工程职业技术学院、深圳职业技术学院。
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(AHP法))省公开课获奖课件市赛课比赛一等奖课件
准则层
C1 景色
C2 费用
C3 居住
C4 饮食
C5 旅途
方案层
P1 桂林
P2 黄山
P3 北戴河
例2 大学毕业生就业选择问题 取得大学毕业学位旳毕业生，在“双向选择”时，
用人单位与毕业生都有各自旳选择原则和要求。就 毕业生来说选择单位旳原则和要求是多方面旳，例 如：
①能发挥自己才干作出很好贡献（即工作岗位适合 发挥自己旳专长）；
wn
1
w1 w2
即 aik akj aij i, j 1,2,, n
A
但在例2旳成对比较矩阵中， a23 7, a21 2, a13 4 a23 a21 a13
在正互反矩阵A中，若 aik akj aij ,(A 旳元素具有 传递性)则称A为一致阵。
定理：n 阶正互反阵A旳最大特征根max n, 当且仅当 =n时A为一致阵
这种措施旳特点是在对复杂旳决策问题旳 本质、影响原因及其内在关系等进行进一 步分析旳基础上，利用较少旳定量信息使 决策旳思维过程数学化，从而为多目旳、 多准则或无构造特征旳复杂决策问题提供 简便旳决策措施。
是对难于完全定量旳复杂系统作出决策旳 模型和措施。
层次分析法在经济、科技、文化、军事、 环境乃至社会发展等方面旳管理决策中都 有广泛旳应用。
比较同一层次中每个原因有关上一层次 旳同一种原因旳相对主要性
在拟定各层次各原因之间旳权重时，假如只是定 性旳成果，则经常不轻易被别人接受，因而Saaty 等人提出构造：成对比较矩阵A = (aij)nn，即： 1. 不把全部原因放在一起比较，而是两两相互比较。 2. 对此时采用相对尺度，以尽量降低性质不同旳诸 原因相互比较旳困难，以提升精确度。
数学建模,如何客观合理的评价学生学习状况
如何客观、合理的评价学生学习状况摘要现行的以考试成绩衡量学生学习状况的方法比较主观，且评价方式单一,忽略了不同基础水平的同学的进步程度,为了激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步，我们需要建立一个客观，合理的评价学生状况的数学模型。
考虑到以上情况,本文通过以下几步来达到目的。
步骤一：通过分析题目所给１98名学生的整体成绩情况，包括大一两个学期每个学期的整体平均成绩、及格率、方差、标准差等多项指标有关，通过所给数据，得到图表。
分析数据充分理解学生的学习情况，更有利于以下两个模型的进行,为模型的建立提供参考.步骤二：对于全面、客观、合理的评价学生的学习状况，我们采用了二个模型：模型一：利用黑尔指数法求得的进步分数和层次分析法进行评价：设定适当的权系数，使最终成绩更为合理。
本专业为工科类专业，应更加重视专业学习能力，因此专业课程所占权系数较高，成绩也能更好的选拔专业能力强的学生。
同时为了激励进步学生，进步分也占有部分权限，能够起到很好的鼓励作用。
为此我们设置:最终成绩Y=0。
55＊专业课程+０.4＊其他课程+0.０5*进步分数.模型二:采用成绩标准化模型对成绩进行评价：采用对数变换将负偏态的成绩分布正态化，并用Mａtｌab进行了正态检验。
从而学生成绩的差距分布更为合理，成绩偏低的学生变换后将处于中等位置,得到适当的鼓励,改变了负偏态分布中较多学生成绩集中在高分段或低分段的现象。
然后，将正态分布归一化为标准正态分布，消除每个学期评价考核体系的不稳定性因素，得到每个学生各学期的“有效成绩”。
并基于”有效成绩"提出了等级评定子模型，确定了等级分数线，更清楚的表明了每个学生在整体位置。
关键词：黑尔指数层次分析成绩标准化有效成绩一．问题重述现行的评价方法相对比较局限、主观、有失公允，只能对学习基础好的学生产生激励作用，而不能对所有学生尤其是后进学生起到激励作用，这种评价弊端开始被越来越多的人关注。
广西大学数学建模习题精选
习题精选第一部分练习第二部分练习第三部分练习第四部分练习试卷A试卷B试卷A参考答案试卷B参考答案第一部分练习1（1）某甲8:00从山下旅店出发，沿一条路径上山，下午5:00到达山顶并留宿。
次日早8:00沿同一路径下山，下午5:00回旅店。
某乙说，甲必然在两天中的同一时刻经过路径中的同一地点，为什么？（2）37支球队进行冠军争夺赛，每轮比赛中出场的每两支球队中的胜者及轮空者距今如下一轮，知道比赛结束。
问共需要多少场比赛，共需进行多少轮比赛。
如果是n支球队比赛呢？(3)甲乙两站之间有电车相通，每隔10分钟甲乙两站相互发一趟车，但发车时刻不一定相同。
甲乙之间有一中间站丙，某人在随机的时刻到达丙站，并搭乘最先经过丙站的那趟车，结果发现100天中约有90天到达甲站，约有10天到达乙站。
问开往甲乙两站的电车经过丙站的时刻表是如何安排的。
(4)某人家住T市在他乡工作，每天下班后乘火车于6:00抵达T市车站，他的妻子驾车准时到车站接他回家，一日他提前下班搭早一班火车于5:30抵T市车站，随即步行回家，他的妻子像往常一样驾车前来，在半路上遇到他，即接他回家，此时发现比往常提前了10分钟，问他步行了多长时间？(5)一男孩和一女孩分别在离家2km和1km且方向相反的学校上学，每天同时放学后分别以4km/h和2km/h的速度步行回家。
以小狗以6km/h的速度由男孩处奔向女孩，又从女孩奔向男孩，如此往返直到回到家中。
问小狗奔波了多少路程？如果男孩和女孩上学时小狗也往返在他们之间，问当他们到达学校时小狗在何处？2 学校共1000名学生，235人住A宿舍，333人住B宿舍，432人住C宿舍。
学生们组织一个10人的委员会，试用下列办法分配个宿舍的委员数：（1）按比例分配取整数的名额后，剩下的名额按惯例分给小数部分较大者。
（2）Q值方法。
（3）d’Hondt方法：将A，B，C各宿舍的人数用整数n=1,2,…相除，其商数如，B ，C 行有横线的数分别为2，3，5，这就是3个宿舍分配的席位。
数学建模优秀论文基于层次分析法的模糊综合评价模型
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： _________________________ 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：_______________________________ 所属学校（请填写完整的全名）：广东金融学院____________________________________ 参赛队员（打印并签名）：1.曾彬_______________________________________________2. 曾庆达 _______________________________________3. 陈佳玲 _______________________________________指导教师或指导教师组负责人（打印并签名）：_____________________日期：2013年8_月22日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：高校学生评教系统改进的研究摘要本文是研究关于高等学校学生评价教师的评价系统问题，用层次分析法确定了十项指标的权值, 并给出了一个新的评教分数的计分模型-模糊综合评价模型。
本文亮点在于采用基于层次分析法的模糊数学模型。
数学建模成绩评价
E题数学建模竞赛成绩评价与预测摘要本体是关于评价比较与预测问题，是对数学建模开展以来各高校建模水平的评价和比较以及预测。
第一，分析给出的各高校的获奖数据，统计，进行综合量化评价,运用的方法是层次分析法，综合评判和线性分析。
最后,以学校的建模水平进评比。
对于四个问题，对各高校建模获奖数据进行了统计分析。
在建立数学模型时，首先从建模理念的应用意识、数学建模、创新意识出发利用模糊评判的一级评判模型把所给学校的国家一等奖、国家二等奖，省一等奖、省二等奖，省三等奖，成功参赛奖作为因素集。
在用模糊综合评判方法时，确定评判矩阵和权重分配是两项关键性的工作，求权重分配时，通过往年评分标准确定数据后用层次分析法计算权重；对于评判矩阵，通过对整理的各高校每个等级奖项数目对各高校获奖总数的比重建立评价矩阵。
通过C语言编程处理得出的各高校建模水平，通过线性回归，预测十二五期间的建模水平，从而解决问题。
关键字：综合评判；层次分析法；统计分析；线性回归；C语言编程;画图软件；一、问题的重述近20年来，CUMCM的规模平均每年以20％以上的增长速度健康发展，是目前全国高校中规模最大的课外科技活动之一。
2011 年，来自全国33个省/市/自治区(包括香港和澳门特区)及新加坡、美国的1251所院校、19490个队（其中本科组16008队、专科组3482队）、58000多名大学生报名参加本项竞赛。
在数学建模活动开展20周年之际，有必要对以往的数学建模工作进行总结及对未来的发展进行预测。
通过某高校2006-2011年数学建模成绩，建立合理的评价模型，对该校十一五期间数学建模工作进行评价，并对该校十二五期间的数学建模成绩进行预测；试建立评价模型，给出吉林赛区十一五期间各校建模成绩的科学、合理的排序；并给出吉林赛区各院校十二五期间的建模成绩进行预测；给出全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩的科学、合理的排序；并对全国各院校十二五期间的建模成绩进行预测；你认为如果科学、合理地进行评价和预测，除全国竞赛成绩、赛区成绩外，还需要考虑那些因素？二、模型假设1、假设附表中的信息基本准确没有异常值并且数据是真实合理的。
从三个层次培养学生的数学建模能力
乏想象创造力 的错误 ， 当然 也有数学抽象归纳能力上的欠缺。 笔者 因此 日常教学 中就要有意识地进行针对性的渗透培养 。构建系列 当然 问题 一方面 认为数学建模能力是有结构层次的 ， 初层结构是 由观察力 、 阅读力 、 有相 当针对性 的现实应用问题供 建模 教学使用 ，
中数学教学所重视 ， 对建模能力 的研究 Ｆ Ｉ 渐深入 。这里我们以“ 货 行抽象形式化处理得到问题 ３ ： 试对问题 ２进行 分析 ， 从中你能得 币时 问价值模型 ” 的建立为例 ， 分析数学建模能力 的三个层次 ， 探 到什么样的投 资结论 。 讨在高 中教学 中如何培养学生的数学建模能力 。
因而笔者认为数学 建模 能力有第二层 次 ， 即 中层 生的数学应用意识 作为课程 的基本理念之 一 ， 要求 高中数学大力 结为数学模 型 ， 加强数 学应用和联 系实际 ， 增 强学生的应用 意识 ， 扩展学生 的视 结构（ 具体能力层 ） 问题 的数学能力 ， 建模解模 的实践能力。 野 。作为解决实际应 用问题 的主要能力——建模能力也逐渐被高 ３ ． 为了继续探求数学建模能力 的结构 层次 ， 笔者对问题 ２进
公式 。
ｍ∈ Ｎ 得到结论 ： ｍ越大 ， Ｂ ＝ ｎ （ １ ＋ 生） ｍ越 大 ， 即每年结算利息 的
银行 付出的本利 和越多 ， 对储户越有利 （ 银 行应避免该 高一年级 ２个班 １ ０ ８ 人 中正确导 出复利公 式（ 模型） Ａ － ａ （ １ ＋ 次数越多 ， 。学生对上述问题的解决是在中层结构基础上 ， 交叉运 ） 有９ ６ 人， 正确率为 ８ ８ ． ８ ％。在课本没有涉及金融投资知识 ， 教 状况发生 ） 用 了逻辑思维和运算分析最 终上升为一种问题解决的综合能力 。 师也没有讲过该公式的前提下 ， 能有 这么高的正确率出乎笔者 的 意料 。通过座谈发现一部分学生是通过课外 阅读记忆获取该模型 这应该是数学建模能力 的归宿——高层次结构。 二、 从三个层次在 高中数学教学中培养学生的数学建模能力 公式 ； 另一部分人则通过存 款观察并 通过对本问题思维运算获得
数学建模论文奖学金评定问题
海南大学数学建模第一次作业题目： 奖学金评定问题（A ） 组员姓名：： 张天帅唐冰王泽众所在学院： 信息科学技术学院 年级专业： 11 级 通信工程 专业 完成日期： 2013 年 7 月 24 日A 题：奖学金评定问题摘 要本文针对在学校中常见的奖学金评定问题，综合考虑了课程性质，学分，学时，运用了模糊数学中的偏大型柯西分布隶属函数、加权求平均值、层次分析法等方法，构造了两种奖学金评定模型。
模型一通过计算平均学分成绩，其中平均学分成绩的计算公式：UD u D =∑∑，U 表示学生某门课程的百分制得分，D 表示相应课程的学分（其中任选课，人文课通过隶属函数理论化为百分制分数），利用各位同学的平均学分成绩的高低，对各位同学的成绩进行排名，并且对绩点在10%的同学，授予奖学金 。
考虑到各大高校评定奖学金时可能不考虑选修课的情况，因此我们对模型一进行优化，不考虑人文课与任选课，重新进行排名。
模型二我们首先对每门课程进行无量纲化处理,即对每一学生某门成绩，除以该门成绩最高分，得到统一测度。
然后通过层次分析法，通过计算得出了不同性质课程的权重，得出课程的权矩阵，通过加权平均得出每名学生的最终成绩，即各科成绩的总评分，了然后通过总评分高低进行排名，选出了前10%的学生。
一：问题重述几乎学校的每个院系每年都会评定学生奖学金。
设立奖学金的目的是鼓励学生学习期间德智体全面发展。
其中，年度的学习成绩是奖学金评定的主要依据之一，因此，如何根据学生本年度的各门课成绩来合理衡量学生很有必要。
附件1是该学院某年级105名学生全年的学习情况。
请你们队根据附件信息，综合考虑各门课程，至少用2种方法将成绩最优秀的10%的同学评选出来，作为进一步奖学金评定的候选人，并比较这些方法的优劣。
你们队的论文不应超过15页。
论文应明确说明你们队是如何考虑课程性质、学时、学分、成绩等因素的 ，以及你们队的主要结果及对该问题的建议。
论文是初评的主要依据，它将可能确定你们队论文是否获奖，需要认真对待。
用层次分析法评选优秀学生进行数学建模[2]
![用层次分析法评选优秀学生进行数学建模[2]](https://img.taocdn.com/s3/m/909cd61703768e9951e79b89680203d8ce2f6aa4.png)
用层次分析法评选优秀学生一．实验目的运用层次分析法，建立指标评价体系，得到学生的层次结构模型，然后构造判断矩阵，求得各项子指标的权重，最后给出大学生综合评价得分计算公式并进行实证分析，为优秀大学生的评选提出客观公正，科学合理的评价方法。
二．实验内容4.用层次分析法解决一两个实际问题；（1）学校评选优秀学生或优秀班级，试给出若干准则，构造层次结构模型。
可分为相对评价和绝对评价两种情况讨论。
解：层次分析发法基本步骤：建立一套客观公正、科学合理的素质评价体系，对于优秀大学生的评选是至关重要的。
在此我们运用层次分析法(AHP)，以德、智、体三个方面作为大学生综合评价的一级评价指标，每个指标给出相应的二级子指标以与三级指标，然后构造判断矩阵，得到各个子指标的权重，结合现行的大学生评分准则，算出各项子指标的得分，将这些得分进行加权求和得到大学生综合评价得分，根据分配名额按总分排序即可选出优秀大学生。
大学生各项素质的指标体系。
如下表所示：目标层第一准则层第二准则层设评价指标共有n 个，为1x ,2x ..... n x 。
它们对最高层的权系数分别为1w ,2w , ... n w ,于是建立综合评价模型为：解决此类问题关键就是确定权系数，层次分析法给出了确定它们的量化过程，其步骤具体如下： 确定评价指标集 P=（1P ，2P ，3P )建立两两比较的逆对称判断矩阵从1x ,2x .....n x 中任取i x 与jx ，令=ij a i x /jx ，比较它们对上一层某个因素的重要性时。
若=ij a 1，认为i x 与jx 对上一层因素的重要性相同； 若=ij a =3，认为i x 比jx 对上一层因素的重要性略大；若=ij a 5，认为i x 比j x 对上一层因素的重要性大； 若=ij a 7，认为i x 比jx 对上一层因素的重要性大很多；若=ij a 9，认为i x 对上一层因素的重要性远远大于jx ；若=ij a 2n ，n=1,2,3,4，元素 i x 与jx 的重要性介于=ij a 2n − 1与=ij a2n + 1之间； 用已知所有的i x /jx ，i ，j =1,2 ... n ，建立n 阶方阵P=n m j i x x ⨯)/（，矩阵P 的第i 行与第j 列元素为i x /j x ，而矩阵P 的第j 行与第i 列元素为j x/i x ，它们是互为倒数的，而对角线元素是1。
模糊层次分析法与大学生毕业设计质量评价的数学建模
３ 构 造 模糊 矩 阵
（） １分析 问题 ， 确定系统 中各因素之间的因果关系 ， 对决策 问题 的
各 种要 素 建立 多级 （ 多层 次 ） 阶 结 构 模 型 。 递
其 中 ０或 １ ，
１≤ ｉ ／， ≤ ≤ ｎ。 ≤ ７１ ／ ，
（ ） 同一层次 （ ２对 等级 ） 的要素 以上一级的要素为准则进行两两 比 较 ， 根 据 评 定 尺 度 确 定 其 相 对 重 要 程 度 ， 后 据 此 建 立模 糊 判 断 矩 并 最
（ 计 ） 量 提 供 了合 理 的理 论 支持 ． 设 质
【 关键词 】 模糊层次分析法 ； 综合评 价； 指标体 系； 学模型 数
层次分析 法（ Ｈ 是美 国 ２ Ａ Ｐ） ０世 纪 ７ ０年 代 出 现 的一 种 定 性 分 析 和 定 量 分 析 相 结 合 的 系 统分 析方 法 ． 特 点 是 将 人 的 主 观判 断 过程 数 其 学化 、 思维 化 ， 便 使 决 策 依 据 易 于 被 人 接 受 ， 此 ， 能 适 合 复杂 的 以 因 更 社 会 科 学 领 域 的 情 况 。由 于 Ａ ＨＰ在 理论 上 具 有 完 备 性 ， 结 构 上 具 有 在 严 谨 性 ， 解 决 问 题 上 具 有 简 洁 性 ， 其 在 解 决 非 结 构 化 决 策 问题 上 在 尤 具 有 明显 的优 势 ， 因此 在 各 行各 业 得 到 了广 泛 应 用 。层 次 分 析 法 最 大 的 问题 是 某 一 层 次 评 价 指 标 很 多 时 （ 四个 以上 ）其 思１３ １３ １８ ３ ， ， ， ／ 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。
数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队
数学建模竞赛参赛队员的选拔与组队摘要如何选拔最优秀的队员并科学合理的组队，是一个非常具有实际意义的数学模型问题。
本篇文章根据实际数据，综合考虑各方面因素的影响，给出了可以判断队员组队情况好坏的一般规律，并联系实际，运用所得规律进行科学的预测。
为了给出可以判断队员组队情况好坏的一般规律，本文综合考虑队员的性别、所属学院类型、在校期间的成绩。
为了分析前两者的影响，本文对三类（获国家奖、获省奖、没获奖）队伍的性别分布及所属学院类型分布进行了对比。
发现：规律1：队员不同的性别组合对数学建模成绩没有显著影响。
规律2：三个队员中至少有两个来自理工类学院时，组队效果好。
三个队员都来自文科类学院，组队效果不好。
在分析成绩的影响时，首先，联合使用计算机筛选（以课程开设学院为筛选依据，仅筛选出统计与数学学院、计算机与信息工程学院、人文学院、马克思学院开设的课程）与人工筛选，选出每个人学过的能反映数学建模能力的所有课程。
根据实际经验，数学建模是数学能力、计算机能力和写作能力的综合运用，利用筛选出的成绩可以对每个人的各项能力进行量化。
而后，为了得到衡量数学建模综合能力的指标，本文利用层次分析法求解出数学能力、计算机能力、写作能力对数学建模综合能力的权重分别为0.5396、0.2969、0.1634。
文中使用了两种方法确定了两个综合能力指标，其一为队伍能发挥的最大综合能力，该指标下每个队伍的单项能力为三个队员该项能力的最大值；其二为平均综合能力，该指标下每个队伍的单项能力为三个队员该项能力的平均值。
经过对比，得到如下规律：规律3：队伍能发挥的最大综合能力越高，组队效果越好。
队伍能发挥的最大综合能力低于80.6时，组队效果不好，高于90.69时，组队效果非常好。
规律4：队伍能发挥的平均综合能力越高，组队效果越好。
队伍能发挥的平均综合能力低于75.32时，组队效果不好，高于88.48时，组队效果非常好。
根据以上规律对问题二的5支队伍进行预测，发现：这5支队伍都有很大的几率获奖（国家奖或省奖），X1很有可能获得国家奖，X5最好成绩应该为省奖。
数学建模中的评价方法
数学建模中的评价方法综合评价有许多不同的方法，如综合指数法、TOPSIS法、层次分析法、RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等，这些方法各具特色，各有利弊。
依据评价目的选择恰当的评价指标，这些指标具有很好的代表性、区别性强，而且往往可以测量，筛选评价指标主要依据专业知识，即依据有关的专业理论和施行，来分析各评价指标对结果的影响，挑选那些代表性、确定性好，有一定区别能力又互相独立的指标组成评价指标体系。
2方法一：提升分析、理解、阅读能力阅读理解能力是数学建模的前提，数学应用题一般都创设一个新的背景，也针对问题本身使用一些专门术语，并给出即时定义。
如1999年高考题第22题给出冷轧钢带的过程表达，给出了"减薄率'这一专门术语，并给出了即时定义，能否深入理解，反映了自身综合素养，这种理解能力直接影响数学建模质量。
3方法二：层次分析法在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下分解假设干层次。
同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或收到下层因素的作用，而同一层的各因素之间尽量互相独立。
最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有1个或几个层次，通常为准则或标准层。
当准则过多时(比如多于9个)应进一步分解出自准则层。
4方法三：综合评价法FCE借助于模糊数学，运用模糊关系合成原理将模糊概念定量化，以此对评判对象的优劣等级进行综合评价。
基本思想是：把模糊因素集U对应的模糊权向量集W，依据单因素评判矩阵R采用合适的合成算子o进行模糊变幻，得到一个模糊综合评判结果B，并对结果进行比较分析来评价事物的优劣。
简化图形为：输入 W模糊变幻器 R输出 B=WоR。
模糊评价法常用于不能准确度量的事物的评价，如质量评估、风险决策等。
在对结果向量进行比较分析时可采纳两种方法，即最大隶属度法和加权平均法。
以上就是一些数学建模中的评价方法的相关建议了，希望对大家有所帮助!。
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。
学生的综合成绩排名问题数学建模
三、问题的分析3.1问题一我们考察班级学生的综合成绩（包括考试课和考查课）排名问题，只需要对学生的平均绩点进行比较，其中考虑到每个学校计算平均绩点的方法不统一，为了认证我们的结果，我们利用Excel层次分析法对排名的公平性进行认证。
（是否有不考虑因素）3.2问题二3.3问题三3.4问题四对于奖学金的评定各院系或班级评定标准都或多或少的遇到了一些问题，造成学生参评热情不高，高校奖学金的评定一般存在以下问题四、模型的建立及求解4.1问题一模型的建立及求解4.1.1基本方法-绩点法绩点成绩与绩点对应表（表1）名称内容百分制90-100 80-89 70-79 60-69 60以下等级评价优秀良好中等及格不及格绩点 4 3 2 1 0每名同学的平均绩点的计算（公式1）：每名同学平均绩点分 =()定的总学分数每学期专业教学计划规课程绩分数课程学分课程系数∑⨯⨯符号化公式：J平均=()MGXK∑••4.1.2问题一的改进优化-Excel 层次分析法问题简化：我们只计算班级前5排名情况，这样可以利用在平均绩点中前9名得成绩进行比较，足以保证前5名得公平性。
1-15阶正互反矩阵计算1000次得到的平均随机一致性指标（表二）层次分析图求出目标层的权数估计 用和积法计算判断矩阵将判断矩阵的每一列元素作归一化处理，其元素的一般项为∑=nijijij bb b 1()n j i ,2,1,=将每一列经归一化处理后的判断矩阵按行相加为：()n i ,2,1=求得Wi={1.2,0.8}t对向量W=（ W 1， W 2…… W n )t 归一化处理:∑=niji b w 1∑=njii ww w 1()n i ,2,1=()tn w w w w ,,21=即为所求的特征向量的近似解。
W={0.6,0.4} tN<3不用考察判断矩阵一致性标准求出方案层对准则层的最大特征向量(同上），求得考试课之间绩点的层次表bij={18.5,5.285,7.4,3.363,5.285,7.4}Wi={0.324,1.135,0.810,1.783,1.135,0.810} W={0.054,0.189,0.135,0.297,0.189,0.135} 考察判断矩阵层次单排列的一致性标准 计算判断矩阵最大特征根λmax()∑=niinW BW 1max λBW={0.075,0.927,0.472,2.289,0.927,0.472}λmax =(0.138)/(6*0.054)+(1.691)/(6*0.189)+(0.863)/(6*0.135)+(4.175*0.297) /(6*0.297)+(1.691) /(6*0.189)+(0.863) /(6*0.135)=6.234判断矩阵一致性指标C.I.(Consistency Index)1..max --=n nI C λC.I.=(6.234-6)/(6-1)=0.0468随机一致性比率C.R.(Consistency Ratio)......I R I C R C =C.R.=0.0468/1.24=0.038<0.1考察判断矩阵层次单排列的一致性标准考查课之间绩点的层次表 bij={20,5,5,10,10,2.857}Wi={0.3,1.2,1.2,0.6,0.5,0.5}W={0.069,0.279,0.279,0.139,0.116,0.116} 考察判断矩阵一致性标准BW=max=(20*0.069)/(6*0.069)+(5*0.279)/(6*0.279)+(5*0.279)/(6*0.279)+(10*0.139)/(6*0. 139)+(10*0.116)/(6*0.116)+(2.857*0.116)/(6*0.116)求出方案层对指标层的最大特征向量(同上），求得每名同学考试课1的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考试课2的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考试课3的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考试课4的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考试课5的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考试课6的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考查课1的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考查课2的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考查课3的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考查课4的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考查课5的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准每名同学考查课6的绩点层次表Wi=W=考察判断矩阵一致性标准利用层次单排序的计算结果，进一步综合出对更上一层次的优劣顺序，就是层次总排序的任务。
数学建模队员的选拔(1)1
数学建模队员的选拔摘要针对数学建模如何才能选拔出真正优秀的同学代表学校参加竞赛，文章对数学建模队员的选拔与组合作出探究。
对于问题一，运用层次分析法，利用AHP层次分析法软件，得出数学成绩、写作能力、编程能力、团队合作精神、创新能力的判断矩阵，从而得出这五个方面对于选拔队员这个目标的权重。
对写作能力、团队精神、创新能力进行无量纲化处理，对编程能力、写作能力、数学成绩、团队精神、创新能力的权重采用每隔五分为一级定量化，通过层次分析法建立模型筛选出综合权重大的前9名的同学，他们分别是S1，S2，S3 ，S5， S6 ，S8 ，S9， S10 ，S11。
首先选出数学成绩最好的三位学生为一组，再从剩下的六位选出创新能力强的三位一组，最后剩下的三位一组，从而列成矩阵，取斜线分组。
最后得出的最佳分组是S1，S5，S8 ；S10，S11，S2；S9，S3，S6。
对于问题二，通过对问题一的结果分析，得出直接录取一个计算机编程高手学生，不再考察其它情况，这种做法是不可取的。
首先，选拔队员是根据他们的综合素质而考虑的，因此应从多方面考虑。
其次是最为看重数学成绩和创新能力，若直接录取这位编程高手，会出现编程很好，但其他方面欠缺，从而影响该队数学建模竞赛成绩。
综合以上分析，最终得出这种做法不可取。
关键词: AHP层次分析法软件；综合考虑；判断矩阵；数学建模队员的选拔；权重一、问题重述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。
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竞赛，数学建模指导教师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。
数学建模需要学生具有较好的数学基础知识、良好的编程能力、较强的写作能力、良好的团队合作精神，同时还要求具有一定的创新能力。
1．根据上表中信息，建立建模队员选拔的数学模型，要求从15名同学中选择9名组成3队参加竞赛，使得这三个参赛队有较好的竞技水平，要求模型具有可推广性。
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用层次分析法评选优秀学生
一．实验目的
运用层次分析法，建立指标评价体系，得到学生的层次结构模型，然后构造判断矩阵，求得各项子指标的权重，最后给出大学生综合评价得分计算公式并进行实证分析，为优秀大学生的评选提出客观公正，科学合理的评价方法。
二．实验内容
4.用层次分析法解决一两个实际问题；
（1）学校评选优秀学生或优秀班级，试给出若干准则，构造层次结构模型。
可分为相对评价和绝对评价两种情况讨论。
解：层次分析发法基本步骤：建立一套客观公正、科学合理的素质评价体系，对于优秀大学生的评选是至关重要的。
在此我们运用层次分析法(AHP)，以德、智、体三个方面作为大学生综合评价的一级评价指标，每个指标给出相应的二级子指标以及三级指标，然后构造判断矩阵，得到各个子指标的权重，结合现行的大学生评分准则，算出各项子指标的得分，将这些得分进行加权求和得到大学生综合评价得分，根据分配名额按总分排序即可选出优秀大学生。
大学生各项素质的指标体系。
如下表所示：
符号说明
设评价指标共有n 个，为1x ,2x ..... n
x 。
它们对最高层的权系数分别为1w ,2w , ...
n
w ,
于是建立综合评价模型为：
=
y ∑=n
i i
i x w 1
解决此类问题关键就是确定权系数，层次分析法给出了确定它们的量化过程，其步骤具体如下：
确定评价指标集
P=（1P
，2P ，3
P )
1P =（11P ，12P ） 2P =（21P ，22P ） 2P
=（31P ，32P ）
11P =（1x ，2x ） 12P =（3x ，4x ） 21P =（5x ，6x ，7x ）
22P =（8x ，9x ，10x ） 31P =（11x ，12x ） 31P =（13x ，14x ）
建立两两比较的逆对称判断矩阵 从1x ,2x .....n x 中任取i
x 与
j
x ，令
=ij a i x /j
x ，比较它们对上一层某个因素的重要性时。
若=ij a 1，认为
i
x 与
j
x 对上一层因素的重要性相同； 若=ij a =3，认为i
x 比
j
x 对上一层因素的重要性略大；
若=ij a 5，认为i x 比j x 对上一层因素的重要性大； 若=ij a 7，认为i x 比
j
x 对上一层因素的重要性大很多；
若=ij a 9，认为
i
x 对上一层因素的重要性远远大于
j
x ；
若
=
ij a 2n ，n=1,2,3,4，元素
i
x 与
j
x 的重要性介于
=
ij a 2n − 1与
=
ij a 2n + 1之间；
用已知所有的
i x /j
x ，i ，j =1,2 ... n ，建立n 阶方阵P=n m j i x x ⨯)
/（，矩阵P 的第i 行与
第j 列元素为i x /j x
，而矩阵P 的第j 行与第i 列元素为j x /i x ，它们是互为倒数的，而对
角线元素是1。
判断矩阵
⎥⎥⎥⎥
⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡
=11/51/4P 51341/31P P P 321
321P P P
0858.3max =λ 0740.0CI = 0359.6max =λ 0758.0=CI
max λ=6.2255 CI =0.0364 max λ=6.0359 CI =0.0758
max λ=15.1382 CI =0.0558 max λ=14.2080 CI =0.0102 max λ=14.3564 CI =0.0175 max λ=15.1972 CI =0.0758
max λ=14.1043 CI =0.0051 max λ=14.2017 CI =0.0099
利用加法迭代计算权重
即取判断矩阵ne 个列向量的归一化的算术平均值近似作为权重向量
具体为求向量迭代序列：
1
0/1...../1/1⨯⎥⎥⎥
⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n e
1-'k k
Pe e =
'
k
e 为1-P k e 分量之和 k
e =
'k
e
/'k
e k=1、2、.....
可以证明,迭代的n 维列向量序列{ k e
}收效,记其极限为e,且
1
21.....a ⨯⎥⎥⎥⎥⎦⎤
⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n a a e 则权系数可取：
i i a w =，i=1，2，...n
计算时，当 k e =1-k e ，就取
k e e = 针对本问题中爱国守法, 集体观念等各项指标对学生评价的影响大小, 我们得出一个14 x14 的成对比较矩阵, 最终求得权系数分别为：
各评价指标对学生的影响程度公式为：
=
y ∑=n
i i
i x w 1
方案层中班主任考评, 学生自评, 班级考评对各评价指标的决策权重比例如下:
则方案层中各方案对学生评价的决策权为:
=j y ∑=n
i j
j w x 1i =1,2，....,14 j =1，2,3 1y =0.3064 2y =0.3532 3y =0.2864
所以学生评价的公式为:
=
z ∑=n
j j
j y
c 1
j =1，2,3,
其中,
j
c 为方案层中班主任考评, 班级考评,学生自评对学生的打分情况, 例如对某学
生的评价中班主任考评为8 0 , 班级考评为90 , 学生自评为80 , 则该学生的综合得分为: 80⨯0.3064+90⨯0.3532+80⨯0.2864=79.212 对此模型进行一致性检验计算一致性指标CI ：
CI =（n -max
λ）/（1-n ）
利用Matlab 求解得到成对比较矩阵P 的最大特征值max λ=14.0037 ，CI =0.00285.
查找相应的平均随机一致性指标RI : 计算一致性比例CR ：
CR = CI /RI
由此公式计算出CR =1.8129-310⨯<0.1
当CR <0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的。