<>专家您好,这是我们论文的摘要,请专家帮忙看看有没有什么方向上的问题:</P>
< 0cm 0pt; TEXT-INDENT: 17.95pt; mso-char-indent-count: 1.71?>本文在所有涉及录取学生和筛选导师的问题中均采用了层次分析法建立模型。模型将定量与定性相结合,用数量形式表达和处理决策者的主观判断,以清晰的层次表达目标、约束以及方案之间的关系。在利用主观性差异较大、粗粒度的专家评价数据时,我们抓住了在同一个专家的数据中“两个学生之间相比较的优秀性”这一相对比较客观的量,构造模糊判断矩阵,并结合层次分析的方法计算学生的优秀性,作为录取学生的依据。
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<P 0cm 0pt; TEXT-INDENT: 18pt?>导师i对学生j的满意度函数T(i,j)和学生j对导师的满意度函数S(j,i)的建立均来自于层次分析法的思想。在这两个函数的基础上,我们采用图论中的邻接矩阵的方法描述导师和学生之间的搭配关系,将寻找导师和学生之间的最佳搭配方案的问题抽象为一个多目标的0-1规划模型,并采用模拟退火算法求解该模型。问题1中,录取的研究生的序号为1、2、3、4、5、6、7、8、9、12;导师与研究生搭配的近似最优满意度为2.068579。问题2中,解得近似最优满意度为1.955632。
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<P 0cm 0pt; TEXT-INDENT: 17.95pt; mso-char-indent-count: 1.71?>在确定导师和学生的双向选择策略问题中,由于问题中带有的战略博弈的特点,我们借鉴博弈论中对不确定的情形下决策建模的方法,并将选择的“策略”理解为向决策主体提供一种决策的概率。换而言之,提供给每位研究生申报各位导师的概率,以及每位导师选择各位研究生的概率。并非提供确定性选择策略,因为确定性选择策略可能导致打破双向选择公平性和决策主体自主性的结果。再者,根据问题的多阶段的特点,我们采用动态规划的思想,在每个阶段的决策中最大化整体的效用(即双方满意度)期望。问题3中,解得第一阶段近似最优满意度期望为1.895529。问题4中,选出的导师的序号为:1、3、4、6、9,录取的研究生的序号为:1、2、3、4、5、6、8、9、12、15,解得第一阶段近似最优满意度期望为1.935120。
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<P 0cm 0pt; TEXT-INDENT: 17.95pt; mso-char-indent-count: 1.71?>最后,我们提出了一种相对而言更能体现双向选择的研究生录取方案,并对此方案的优点做出了详细的说明。
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[此贴子已经被作者于2004-9-21 18:04:11编辑过]
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