1、精選優質文檔-傾情為你奉上層次分析法大學生就業選擇問題2012級 數師6班 何燔 摘要：大學畢業生都面臨著就業這個問題，面對著各行各業，應該如何選擇適合自己的工作，是迫切需要解決的問題。針對為大學生對所提供的工作，運用層次分析法來分析大學生對所提供的工作的滿意程度，根據所得數據解決問題。關鍵詞：就業、層次分析法、決策、目標、權向量一問題的提出對于一個大學畢業生來說，找到適合自己的工作是迫切需要解決的問題。一個畢業生在找工作時，通過投簡歷，面試等方法，現有四個單位可以供他選擇。即：C1政府機構，C2化工廠，C3清潔工人，C4銷售。如何從這四個工作崗位中選擇他比較滿意的工作？這是目前需要解決的。通

2、過研究，最終確定了六個準則作為參照依據，來判斷出最適合且最讓他滿意的工作。準則：B1課題研究，B2發展前途，B3待遇，B4同事關系，B5地理位置，B6單位名氣;通過這六個標準來評判出最滿意的工作。二模型的假設一該畢業生是文科生，但在大學期間也輔修了很多理科方面的學科，文理科兼懂。二四個單位對畢業生所具備的客觀條件一樣。三該畢業生對這四個工作崗位的工作都可以勝任。三符號說明最大特征根成對比較矩陣的階數最大特征根對應的特征向量一致性指標隨機一致性指標一致性比率四模型的建立與求解1層次結構模型的建立。第一層：目標層，即對可供選擇的工作的滿意程度A；第二層：準則層，即課題研究B1，發展前途B2，待遇B

3、3，同事關系B4，地理位置B5，單位名氣B6;第三層：方案層，即政府機構C1，化工廠C2，清潔工人C3，銷售C4。根據以上層次結構模型，我做了一份就業選擇滿意度的調查表，對100名在校大學生進行抽樣調查。首先讓被調查者針對圖示的某一層對其上一層某種因素影響的重要性進行打分，再將數據的分值看作服從隨機變量的分布，再利用數學期望計算出平均分。設表示某個問題的分值，根據概率論以及數理統計所學的知識點，得出服從離散型分布如下。（其中為打分值為的人數，N為被調查的總人數）根據數學期望的定義，我們有離散型隨機變量的數學期望： 由調查數據和公式可以得到就業選擇的整體評分表（表2，表3）表1各個影響因素打分的

4、概率分布12345P表2就業選擇的整體評分表課題研究發展前途待遇同事關系地理位置單位名氣2.4322.4322.4320.6081.2164.864表3就業選擇的整體評分表 方案 準則政府機構化工廠清潔工銷售課題研究1.66349890.83150.8315發展前途4.8371.6120.4031.612待遇2.4994.1670.8335同事關系4.8034.8030.8011.6012.畫出結構圖目標層 A 對工作的滿意程度準則層 B 同事關系 待 遇發展前途課題研究 :政府機構:清潔工人:銷售:化工廠方案層 C3構造成對比較矩陣和計算權向量：構造成對比較矩陣A，第二層準則層對第一層目標層

5、的成對矩陣A：即A=運用SAS軟件求解得出A的最大特征根及其對應的特征向量，即W13=歸一化 ，=6.一致性檢驗：一致性比率=0.<0.1，則一致性檢驗通過，W13可以作為權向量。構造成對比較矩陣和計算權向量：方案層C1對準則層(課題研究)的成對比較陣為B1： 即B1=方案層C2對準則層(發展前途)的成對比較陣為B2,即B2=方案層C3對準則層(待遇)的成對比較陣為B3: 即B3=方案層C4對準則層(同事關系)的成對比較陣為B4: 即B4=為了避免權向量出現負值，經過查閱參考書以及上網找尋相關資料后，在本文中，我把特征向量都歸一化了，這樣得到正的權向量。運用SAS軟件求解得B1的最大特征

6、根及其對應的特征向量，即W31=歸一化 ,=4.運用SAS軟件求解得B2的最大特征根及其對應的特征向量，即W32=歸一化 ,= 4.運用SAS軟件求解得B3的最大特征根及其對應的特征向量，即W33=歸一化 ,=4.運用SAS軟件求解得B6的最大特征根及其對應的特征向量，即W34=歸一化,=4.4一致性檢驗：一致性比率=0.<0.1，則一致性檢驗通過，W31可以作為權向量。 一致性比率=0.<0.1，則一致性檢驗通過，W32可以作為權向量。 一致性比率= 0.<0.1，則一致性檢驗通過，W33可以作為權向量。 一致性比率=0.<0.1，則一致性檢驗通過，W34可以作為權向

7、量。 k12340.2140.4680.1900.4000.5500.2110.3640.3790.0940.0610.0660.0810.1420.2600.380 0.140 4.4.4.4.CI0.0.0.0.w(2)=( 0.170, 0.197, 0.180, 0.047, 0.120, 0.286)T于是方案層對目標的組合權向量為（0.34532，0.26795，0., 0.）T方案 C1對目標的組合權重為 0.34532 方案 C2對目標的組合權重為 0.26795方案 C3對目標的組合權重為0.方案 C4對目標的組合權重為0. 五模型的分析與評價方案的選擇應該是對可供選擇的工作

8、滿意度比最大，所以，從滿意度的角度，應該選擇政府機構，顯然這是和常規相符合的。（1）本模型成功地解決了該畢業生的就業選擇問題，給出了較為滿意的方案選擇。其中采用的層次分析法是解決離散模型的普遍方法。（2）模型推廣后，易于用于實際生活中的工作選擇，填報志愿等問題，具有一定的普適性和實用性。（3）缺點：只能從該方案中選優，不能生成新方案；從建立層次結構模型到給出成對比較陣，人的主觀因素的作用很大，這就使得決策結果可能難以為眾人接受；沒有考慮其他的因素給方案決策帶來的影響。此外，求得的方案并不是最優的，而是相比之下較為滿意的。參考文獻：【1】吳翊.應用數理統計.國防科技大學出版社，1995【2】姜啟

9、源.數學模型（第二版）.高等教育出版社，1993【3】王蓮芬，許樹柏.層次分析法引論.中國人民大學出版社，1990附錄：程序如下：第二層準則層對第一層目標層的成對比較陣A和權向量proc iml;A=1 1 1 4 2 0.5, 1 1 2 4 2 0.5, 1 0.5 1 5 3 0.5 , 0.25 0.25 0.2 1 0.333 0.333, 0.5 0.5 0.333 3 1 0.333, 2 2 2 3 3 1;val=eigval(A);vec=eigvec(A);lamda=val1,1;w13=vec ,1;print val vec lamda w13; VAL VEC 6

10、. 0 0. -0. 0. -0. 0. 0. 0. 0 0. 0. 0. -0. -0. 0 -0. 1. 0. 0. 0. 0 0. -0. -0. -1. 0. -0. -0. 0. -0. -0. -0. 0. 0. 0. -0. 0. -0. 0. -0. -0. 0. 0. -0. -0. 0. -0. LAMDA W13 6. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 一致性檢驗：proc iml;CI=( 6.-6)/(6-1);CR=CI/1.24;print CI CR; CI CR 0. 0.方案層C1對準則層(課題研究)的成對比較陣為B1：proc iml;B1=1 0.33

11、3 2 2, 3 1 5 4, 0.5 0.2 1 0.5 0.5 0.25 2 1;val=eigval(B1);vec=eigvec(B1);lamda=val1,1;w31=vec ,1;print val vec lamda w31; VAL VEC LAMDA W31 4. 0 0. -0. -0. 0. 4. 0. -0. 0. 0. -0. 0 -0. 0. -0. -0. 0. -0. 0. 0. 0. -0. 0 0. 0. 0. -0. 0.一致性檢驗：proc iml;CI=( 4.-4)/(4-1);CR=CI/0.90;print CI CR; CI CR 0. 0.

12、 方案層C2對準則層(發展前途)的成對比較陣為B2:proc iml;B2=1 3 5 2, 0.333 1 4 1, 0.2 0.25 1 0.167, 0.5 1 6 1;val=eigval(B2);vec=eigvec(B2); lamda=val1,1;w32=vec ,1;print val vec lamda w32; VAL VEC LAMDA W32 4. 0 -0. 0. 0 0. 4. -0. -0. 0. -0. -0. 0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. -0. 0 -0. -0.35225 0. 0. -0.一致性檢驗：pr

13、oc iml;CI=( 4.-4)/(4-1);CR=CI/0.90;print CI CR; CI CR 0. 0. 方案層C3對準則層(待遇)的成對比較陣為B3:proc iml;B3= 1 0.5 3 0.5, 2 1 5 1,0.333 0.2 1 0.167, 2 1 6 1 ;val=eigval(B3);vec=eigvec(B3); lamda=val1,1;w33=vec ,1;print val vec lamda w33; VAL VEC LAMDA W33 4. 0 0. 0. 0. -0. 4. 0. 1.306E-17 0 0. 0. -0. 0 0. -0. 0. 0. 3.212E-16 0. 0. 0. -0. -0. 0. -0. 0. -0. 0.一致性檢驗：proc iml;CI=( 4.-4)/(4-1);CR=CI/0.90;print CI CR; CI CR 0. 0. 方案層C4對準則層(同事關系)的成對比較陣為B4:proc iml; B4=1 1 5 3, 1 1 4 3, 0.2 0.25 1 0.5, 0.333 0.333 2 1 ;val=eigval(B4); vec=eigvec(B4); lamda=val1,1; w34=vec ,1; print val vec lamda w34; VA