基于层次分析法大学生就业选择问题
层次分析法在大学生就业中的应用
层次分析法在大学生就业中的应用
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种用于解决多指标决策问题的方法。
它可以将复杂的问题分解成多个层次，并通过对比不同层次的指标重要性，找
出最优的决策方案。
在大学生就业中，层次分析法可以应用于以下几个方面：
1. 就业选择：大学生毕业后面临着各种就业选择，如何在众多的职位中找到最适合
自己的就业方向是一个重要的问题。
层次分析法可以帮助大学生将自己的职业需求和个人
能力进行比较，从而找到最适合自己的就业选择。
2. 就业岗位评价：大学生在面临就业选择时，需要对不同的职位进行评价，包括工
作条件、薪酬待遇、职业发展前景等方面的考虑。
层次分析法可以将这些评价指标进行量化，并通过层次比较，得出不同职位的综合评价，帮助大学生做出更加准确的就业决策。
3. 就业准备：大学生在面临就业时，需要根据自身的专业能力和实际需求，进行一
系列的就业准备工作。
层次分析法可以帮助大学生确定哪些准备工作是最重要的，如何合
理分配时间和精力。
4. 就业机构选择：大学生在找工作时，也需要选择合适的就业机构，如企事业单位、政府机构、民营企业等。
层次分析法可以帮助大学生对不同的就业机构进行评价，并根据
自身需求和目标，选择最适合自己的就业机构。
层次分析法在大学生就业中的应用可以帮助他们更加科学地做出就业决策，提高就业
的质量和效果。
在使用层次分析法进行决策时，大学生也需要注意客观性和实用性，尽量
避免主观偏见的影响，确保决策结果的有效性。
还可以结合其他决策方法进行综合分析，
使决策更加全面和准确。
层次分析法大学生就业选择问题
层次分析法大学生就业选择问题摘要：大学毕业生都面临着就业这个问题，面对着各行各业，应该如何选择适合自己的工作，是迫切需要解决的问题。
针对为大学生对所提供的工作，运用层次分析法来分析大学生对所提供的工作的满意程度，根据所得数据解决问题。
关键词：就业、层次分析法、决策、目标、权向量一．问题的提出对于一个大学毕业生来说，找到适合自己的工作是迫切需要解决的问题。
一个毕业生在找工作时，通过投简历，面试等方法，现有四个单位可以供他选择。
即：C1政府机构，C2化工厂，C3清洁工人，C4销售。
如何从这四个工作岗位中选择他比较满意的工作？这是目前需要解决的。
通过研究，最终确定了六个准则作为参照依据，来判断出最适合且最让他满意的工作。
准则：B1课题研究，B2发展前途，B3待遇，B4同事关系，B5地理位置，B6单位名气;通过这六个标准来评判出最满意的工作。
二．模型的假设一．该毕业生是文科生，但在大学期间也辅修了很多理科方面的学科，文理科兼懂。
二．四个单位对毕业生所具备的客观条件一样。
三．该毕业生对这四个工作岗位的工作都可以胜任。
1．层次结构模型的建立。
第一层：目标层，即对可供选择的工作的满意程度A ；第二层：准则层，即课题研究B1，发展前途B2，待遇B3，同事关系B4，地理位置B5，单位名气B6;第三层：方案层，即政府机构C1，化工厂C2，清洁工人C3，销售C4。
根据以上层次结构模型，我做了一份就业选择满意度的调查表，对100名在校大学生进行抽样调查。
首先让被调查者针对图示的某一层对其上一层某种因素影响的重要性进行打分，再将数据的分值看作服从随机变量的分布，再利用数学期望计算出平均分。
设ξ表示某个问题的分值，根据概率论以及数理统计所学的知识点，得出ξ服从离散型分布如下。
（其中i n 为打分值为i ξξ=的人数，N 为被调查的总人数） 根据数学期望的定义，我们有离散型随机变量ξ的数学期望： 5i i i E P ξξ==∑由调查数据和公式可以得到就业选择的整体评分表（表2，表3）表3就业选择的整体评分表3．构造成对比较矩阵和计算权向量：构造成对比较矩阵A，第二层准则层对第一层目标层的成对矩阵A：即A=111420.5112420.510.51530.5 0.250.250.210.3330.333 0.50.50.333310.333222331⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦运用SAS软件求解得出A的最大特征根及其对应的特征向量，即W13=0.38122380.44265620.40457180.10565730.26943220.6413177⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦归一化0.1700.1970.180?0.0470.1200.286⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，λ=6.5856436一致性检验：一致性比率0.11712871.24CICRRI===0.0944586<0.1，则一致性检验通过，W13可以作为权向量。
层次分析法在大学生就业中的应用
层次分析法在大学生就业中的应用1. 引言1.1 引言在当今社会，大学生就业问题备受关注。
随着社会经济的发展和就业形势的变化，大学生就业面临着诸多困难和挑战。
面对这一现实，如何科学地指导大学生选择就业方向，提高就业成功率，成为亟待解决的问题。
本文将从层次分析法的基本原理、在大学生就业中的应用案例、优势以及展望等方面进行探讨，旨在为大学生就业提供更科学、更系统的指导方法。
通过深入研究层次分析法在大学生就业中的应用，有助于帮助大学生更好地应对就业挑战，实现个人职业发展目标。
2. 正文2.1 层次分析法的基本原理层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种多准则决策方法，由美国运筹学家Saaty于20世纪70年代提出。
其核心思想是通过对各因素之间的比较和评价，建立一个层次结构，将复杂的问题分解为若干层次，从而帮助决策者做出最佳选择。
在层次分析法中，首先确定决策目标，然后构建目标层、准则层、方案层等多层结构，将决策问题分解为不同的层次。
接着，对每个层次的元素进行两两比较，使用判断矩阵来量化各元素之间的相对重要性。
通过计算各元素的权重，最终得出最优决策结果。
层次分析法的基本原理在大学生就业中得到广泛应用。
在面对复杂的就业选择时，大学生可以利用AHP方法建立决策框架，明晰各自的就业目标、准则和方案，有助于他们做出科学、客观的职业选择。
通过量化和比较各因素的重要性，大学生可以更加清晰地认识自己的就业需求和优势，从而更好地规划自己的就业道路。
层次分析法通过建立层次结构、比较和评价各元素的相对重要性，为大学生提供了一种科学、系统的决策方法，有助于他们在就业选择中做出更加准确和合理的决策。
随着大学生就业环境的不断变化，层次分析法在大学生就业指导中的应用前景将会更加广阔。
2.2 层次分析法在大学生就业中的应用案例层次分析法在大学生就业中的应用案例可以从不同角度进行探讨。
我们可以以大学生个人的就业选择为例。
数学模型课程设计：基于层次分析法的高校毕业生择业问题的研究
数学与计算科学学院学院信息与计算科学专业*** 班课程名称数学模型课程设计题目基于层次分析法的高效毕业生择业问题研究任务起止日期：2010 年 6 月23 日～2010 年7月2日目录一问题的重述 (1)二问题的背景 (1)2.1 就业背景 (1)2.2 层析分析法 (3)2.3层次分析法的基本步骤 (3)2.3.1、建立层次结构模型 (4)2.3.2构造成对比较阵 (4)2.3.3计算权向量并做一致性检验 (4)2.3.4计算组合权向量并做组合一致性检验 (5)三模型假设 (5)四符号说明 (5)五模型的构建 (6)5.1 建立AHP层析结构模型 (6)5.2 确定权向量并做一致性检验 (7)5.2.1 比较尺度的选取 (7)5.2.2 建立正互反矩阵A (8)5.2.3 权向量确定 (8)5.3 确定方案层对准则层权向量并做一致性检验 (9)5.4 计算总排序向量并做一致性检验 (11)六最优方案的确定 (11)七总论 (12)一问题的重述刚毕业的大学生面临职业岗位选择的问题，这个过程是比较复杂的，因为要考虑很多因素，诸如：这个职业能否有丰厚的收入、是否适合个人兴趣及发展、能否得到良好的声誉及职业贡献等。
面对诸多因素，我们慎重考虑反复比较，希望可以做出最优决策，但是由于太多主观因素的作用，有时只能看到眼前利益；若从长远发展来看，做出的决策往往不太理想。
为了可以找到一个更客观更优的决策，我们希望找到一个定性个定量相结合的方法。
（1）请为大学生的择业选择出一个最优的方案，并对设计方案的优缺点进行分析说明（可生成一些合理的数据进行分析说明）；（2）在决策者作出最后的决定以前，他必须考虑很多方面的因素或者判断准则，最终通过这些准则作出选择。
二问题的背景2.1 就业背景大学生就业难已成为我国社会广泛关注的又一重大就业问题。
对于大学生就业难的成因研究，大多数学者分别从需求、供给及供求匹配三个角度来进行，大体上有三方面的归因：从需求角度看，是就业岗位总量不足和结构偏差；从供给角度看，是就业观念、就业偏好影响与就业能力不足，核心问题是就业能力不足；从供求匹配角度看，是公共就业服务不完善和教育的供需双方信息沟通不畅。
基于层次分析法的大学生志愿选择模型
基于层次分析法的大学生志愿选择模型基于层次分析法的大学生志愿选择模型摘要本文主要讨论了大学生毕业后志愿选择的问题。
针对问题，利用层次分析法将决策问题分解为目标层（志愿）、准则层（贡献、收入、发展、声誉、人际关系及地理位置）和方案层（工作、学习及其他）。
通过成对比较法确定各准则对于目标的权重及各方案对于各准则的权重，构造出准则层对目标层和方案层对准则层的成对比较阵，建立层次结构模型并用MATLAB程序计算各成对比较阵的权向量以及方案层对目标层的组合权向量，得到的结论如下：大学生毕业后志愿选择时工作、学习和其他的权重分别为0.4864、0.2630和0.2506。
可见选择工作、学习和其他的大学生分别占总人数的48.64%、26.30%和25.06%。
关键词层次分析法；成对比较阵；权重；MATLAB一、问题分析在日常生活中经常会碰到许多决策问题，在解决这些决策问题时通常会使用离散模型。
以是否能够发挥自己的才干为国家做贡献、丰厚的收入、适合个人的兴趣及发展、良好的声誉、人际关系和地理位置六个方面为大学生毕业后志愿选择的主要因素，选择方案有三种，即工作、学习、其他。
运用层次分析法得到指标评价体系，建立大学生志愿选择的层次结构模型，利用相对比较矩阵求得各项指标的权向量，给出大学生青年志愿选择得分并进行分析。
二、问题假设1．假设调查的数据是合理的；2．假设除已经考虑的因素之外的其他因素对评价模型造成的影响很小，可以不予考虑。
三、模型的建立与求解经过讨论，确定大学生青年志愿选择的主要指标为是否能够发挥自己的才干为国家做贡献、丰厚的收入、适合个人的兴趣及发展、良好的声誉、人际关系和地理位置六个方面。
利用层次分析法([1])确定大学生志愿选择作为目标层A ；以是否能够发挥自己的才干为国家做贡献、丰厚的收入、适合个人的兴趣及发展、良好的声誉、人际关系和地理位置六个方面分别作为准则层1C 、2C 、3C 、4C 、5C 、6C ；以工作、学习、其他分别作为方案层1P 、2P 、3P 。
层次分析法在大学生就业选择问题的应用
层次分析法在大学生就业选择问题应用对于一个大学毕业生来说，找到适合自己的工作是迫切需要解决的问题。
个毕业生在找工作时，通过投简历，面试等方法，现有三个单位可以供他选择。
即：C 即上海钢铁有限公司 B1、联想电脑（广州）有限公司 B2、三一重工集团B3。
如何从这三个工作岗位中选择他比较满意的工作？这是目前需要解决的。
通 过研究，最终确定了四个准则作为参照依据， 来判断出最适合且最让他满意的工 作。
准则：准则层A ,即发展前景A1、经济收入A2、单位信誉A3地理位置A4;通 过这四个标准来评判出最满意的工作。
第一层：目标层乙即对可供选择的工作的满意程度 Z ；第二层：准则层A,即发展前景A1、经济收入A2、单位信誉A3地理位置A4; B,即上海钢铁有限公司 B1、联想电脑（广州）有限公司 B2B3o首先，我发三份调查给我们寝室的同学，统计比较分析目标层与准则层成对 比较矩阵，三人各自写出目标层与准则层成第三层：方案层 、三一重工集团 建立结构构造成对比较矩阵（每一格表示a jj - A/A j，即横行对应值比竖列对应值之比）调查1意见调查2意见计算层次单排序的权向量和一致性检验由已知成对比较矩阵A ，利用matlab 编程求得A 相对于目标层Z 的权向量为:©二｛0.4987,0.2745,0.2268,0.0949.为衡量结果是否能被接受，萨蒂构造了最不一致的情况，几对不同的矩阵的B3 =由公式a ij%」j =1,2,3求得a 的几何平均值，列出逆对称矩阵 A 为:1 1霸1 1V 30315|_痂同样地方法，可写出目标层 C 与准则层B 之间的比较对称逆矩阵分别为:V 451 ^451 1菠,B 2 =1?75 1n的比较矩阵，采取1/9,1/7,……7,9随机取数的方法，并对不同的n用100-500 的子样，计算其一致性指标，再求得其平均值，记为RI.参考随机一致性指标为⑴计算矩阵A的相关数值：CI= 0.0719 ,RI=0.90 ,CR=CI/RI=0.0799v0.1则认为矩阵A通过一致性检验。
层次分析法在大学生就业中的应用
层次分析法在大学生就业中的应用【摘要】层次分析法是一种常用的决策分析方法，可以帮助大学生在就业选择时做出更加科学合理的决策。
本文首先介绍了层次分析法的基本原理，然后探讨了在大学生就业中的具体应用。
通过确定影响大学生就业的因素并建立层次分析模型，我们可以分析出各个因素对于就业选择的优先级，帮助大学生更好地理解自己的优势和劣势，从而更加明智地做出决策。
本文总结了层次分析法在大学生就业中的价值，并展望了未来的研究方向。
层次分析法的应用不仅可以指导大学生更好地规划自己的未来，还可以为大学生提供科学依据，帮助他们更好地适应社会就业环境。
【关键词】层次分析法、大学生就业、因素、优先级、模型、价值、展望、总结1. 引言1.1 研究背景大学生就业一直是社会关注的焦点，随着我国高等教育规模不断扩大，大学生就业压力也在逐渐增大。
当前，我国大学生就业形势严峻，就业渠道日益狭窄，就业竞争日益激烈，大学生就业面临着诸多挑战和困难。
如何有效地提升大学生就业竞争力，帮助他们更好地实现就业和发展，成为一个亟待解决的问题。
本研究旨在探讨层次分析法在大学生就业中的应用，借助层次分析法，深入分析大学生就业中的关键因素，建立相应的模型，为大学生提供更科学合理的就业选择，促进其顺利就业和职业发展。
就在于探究如何有效利用层次分析法解决大学生就业问题，提高大学生就业质量和效率。
1.2 研究目的大于2000字的内容，请稍等片刻，我马上为您生成。
1.3 研究意义大的统计，排版格式等。
：大学生就业一直是社会关注的焦点之一，随着经济社会的不断发展，大学生就业形势也日益严峻。
通过层次分析法在大学生就业中的应用研究，可以帮助我们更好地了解影响大学生就业的因素，提高大学生就业的效率和质量。
通过确定影响大学生就业的因素和建立层次分析模型，我们可以更加科学地评价和比较各种影响因素，为大学生提供更合适的就业选择建议。
分析大学生就业选择的优先级可以有效指导学生们制定更合理和有效的就业规划，提高他们的就业竞争力。
层次分析法在大学生就业中的应用
层次分析法在大学生就业中的应用【摘要】层次分析法是一种较为科学的决策分析方法，在大学生就业领域也有广泛的应用。
本文首先介绍了层次分析法的基本原理，然后针对大学生就业需求分析、岗位选择、意向排名和方案评价等方面进行了具体应用讨论。
通过层次分析法，大学生能更科学地选择职业方向，提高对自身职业发展的认知，并具有重要的指导意义。
层次分析法的使用可以帮助大学生更好地规划自己的职业生涯，提高就业成功率。
在大学生就业过程中，层次分析法是一种有益的工具，能够帮助他们做出更加合理和有效的决策。
通过本文的讨论，可以进一步认识到层次分析法在大学生就业中的重要作用，促进大学生们取得更好的职业发展。
【关键词】层次分析法, 大学生就业, 应用, 就业需求分析, 就业岗位选择, 就业意向排名, 就业方案评价, 职业方向选择, 自我认知, 指导意义1. 引言1.1 层次分析法在大学生就业中的应用层次分析法在大学生就业中的应用是一种系统性的决策方法，通过对不同因素的比较和权重分配，帮助大学生更科学地进行职业选择和规划。
在大学生就业中，层次分析法可以帮助他们理清自己的需求和优先排列自己的目标，从而更好地找到适合自己的职业方向。
层次分析法在大学生就业中具有重要的作用，可以帮助他们更好地理清自己的职业规划，提高对自身职业发展的认知，从而更好地实现自己的职业目标。
2. 正文2.1 层次分析法的基本原理层次分析法是一种系统性的决策分析工具，它通过将复杂问题分解为层次结构，然后利用专家判断矩阵对各层次的因素进行两两比较，最终确定各因素的权重，从而得出最终的决策结果。
在层次分析法中，首先确定目标，然后将目标分解成若干个层次，每个层次包含若干个因素，形成一个层次结构。
接着，对于每个层次的因素，利用专家意见或实证数据，构建判断矩阵，进行两两比较，确定各因素之间的重要程度。
通过计算特征值和特征向量，计算出各因素的权重，最终得出最佳决策方案。
层次分析法的基本原理是建立层次结构，通过专家判断矩阵确定各因素之间的相对重要性，利用数学计算方法得出各因素的权重，进而做出最佳决策。
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层次分析法大学生就业选择问题2012级 数师6班 何燔摘要：大学毕业生都面临着就业这个问题，面对着各行各业，应该如何选择适合自己的工作，是迫切需要解决的问题。
针对为大学生对所提供的工作，运用层次分析法来分析大学生对所提供的工作的满意程度，根据所得数据解决问题。
关键词：就业、层次分析法、决策、目标、权向量一．问题的提出对于一个大学毕业生来说，找到适合自己的工作是迫切需要解决的问题。
一个毕业生在找工作时，通过投简历，面试等方法，现有四个单位可以供他选择。
即：C1政府机构，C2化工厂，C3清洁工人，C4销售。
如何从这四个工作岗位中选择他比较满意的工作？这是目前需要解决的。
通过研究，最终确定了六个准则作为参照依据，来判断出最适合且最让他满意的工作。
准则：B1课题研究，B2发展前途，B3待遇，B4同事关系，B5地理位置，B6单位名气;通过这六个标准来评判出最满意的工作。
二．模型的假设一．该毕业生是文科生，但在大学期间也辅修了很多理科方面的学科，文理科兼懂。
二．四个单位对毕业生所具备的客观条件一样。
三．该毕业生对这四个工作岗位的工作都可以胜任。
1．层次结构模型的建立。
第一层：目标层，即对可供选择的工作的满意程度A ；第二层：准则层，即课题研究B1，发展前途B2，待遇B3，同事关系B4，地理位置B5，单位名气B6;第三层：方案层，即政府机构C1，化工厂C2，清洁工人C3，销售C4。
根据以上层次结构模型，我做了一份就业选择满意度的调查表，对100名在校大学生进行抽样调查。
首先让被调查者针对图示的某一层对其上一层某种因素影响的重要性进行打分，再将数据的分值看作服从随机变量的分布，再利用数学期望计算出平均分。
设ξ表示某个问题的分值，根据概率论以及数理统计所学的知识点，得出ξ服从离散型分布如下。
（其中i n 为打分值为i ξξ=的人数，N 为被调查的总人数）根据数学期望的定义，我们有离散型随机变量ξ的数学期望： 50i i i E P ξξ==∑由调查数据和公式可以得到就业选择的整体评分表（表2，表3）表3就业选择的整体评分表目标层 A方案层C3．构造成对比较矩阵和计算权向量：构造成对比较矩阵A，第二层准则层对第一层目标层的成对矩阵A：即A=111420.5112420.510.51530.5 0.250.250.210.3330.333 0.50.50.333310.333222331⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦运用SAS软件求解得出A的最大特征根及其对应的特征向量，即W13=0.38122380.44265620.40457180.10565730.26943220.6413177⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦归一化0.1700.1970.180?0.0470.1200.286⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，λ=6.5856436一致性检验：一致性比率0.11712871.24CICRRI===0.0944586<0.1，则一致性检验通过，W13可以作为权向量。
构造成对比较矩阵和计算权向量：方案层C1对准则层(课题研究)的成对比较阵为B1：即B1=10.33322 3154 0.50.210.5 0.50.2521⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦方案层C2对准则层(发展前途)的成对比较阵为B2,即B2=1352 0.333141 0.20.2510.167 0.5161⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦方案层C3对准则层(待遇)的成对比较阵为B3: 即B3=10.530.52151 0.3330.210.1672161⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦方案层C4对准则层(同事关系)的成对比较阵为B4: 即B4=11531143 0.20.2510.5 0.3330.33321⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦为了避免权向量出现负值，经过查阅参考书以及上网找寻相关资料后，在本文中，我把特征向量都归一化了，这样得到正的权向量。
运用SAS软件求解得B1的最大特征根及其对应的特征向量，即W31=0.34887420.89528870.15339630.2306827⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦归一化0.2140.5500.0940.142⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,λ=4.0563715运用SAS软件求解得B2的最大特征根及其对应的特征向量，即W32=0.8084370.3653930.1052130.449275-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎢⎥-⎣⎦归一化0.4680.2110.0610.260⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,λ= 4.1181078运用SAS软件求解得B3的最大特征根及其对应的特征向量，即W33=0.33747030.64550020.11789150.6749407⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦归一化0.1900.3640.0660.380⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,λ=4.0043969运用SAS软件求解得B6的最大特征根及其对应的特征向量，即W34=0.87640120.20119330.11083420.4232706⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦归一化0.5440.1250.0690.262⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,λ=4.25288644．一致性检验：一致性比率110.01879051.24CICRRI===0.0208783<0.1，则一致性检验通过，W31可以作为权向量。
一致性比率220.03936931.24CICRRI===0.0437436<0.1，则一致性检验通过，W32可以作为权向量。
一致性比率330.00146561.24CICRRI=== 0.0016285<0.1，则一致性检验通过，W33可以作为权向量。
一致性比率440.00501341.24CICRRI===0.0055705<0.1，则一致性检验通过，W34可以作为权向量。
w(2)=(0.170,, 0.197, 0.180, 0.047, 0.120, 0.286)T于是方案层对目标的组合权向量为（0.34532，0.26795，0.085138, 0.301592）T 方案C1对目标的组合权重为0.34532方案C2对目标的组合权重为0.26795方案C3对目标的组合权重为0.085138方案C4对目标的组合权重为0.301592五．模型的分析与评价方案的选择应该是对可供选择的工作满意度比最大，所以，从满意度的角度，应该选择政府机构，显然这是和常规相符合的。
（1）本模型成功地解决了该毕业生的就业选择问题，给出了较为满意的方案选择。
其中采用的层次分析法是解决离散模型的普遍方法。
（2）模型推广后，易于用于实际生活中的工作选择，填报志愿等问题，具有一定的普适性和实用性。
（3）缺点：只能从该方案中选优，不能生成新方案；从建立层次结构模型到给出成对比较阵，人的主观因素的作用很大，这就使得决策结果可能难以为众人接受；没有考虑其他的因素给方案决策带来的影响。
此外，求得的方案并不是最优的，而是相比之下较为满意的。
参考文献：【1】吴翊.应用数理统计.国防科技大学出版社，1995【2】姜启源.数学模型（第二版）.高等教育出版社，1993【3】王莲芬，许树柏.层次分析法引论.中国人民大学出版社，1990附录：程序如下：第二层准则层对第一层目标层的成对比较阵A和权向量proc iml;A={1 1 1 4 2 0.5,1 12 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 23 3 1};val=eigval(A);vec=eigvec(A);lamda=val[1,1];w13=vec[ ,1];print val vec lamda w13;VAL VEC6.5856436 0 0.3812238 -0.809282 0.0878164 -0.0637890.4627748 0.29105520.1596463 0 0.4426562 0.1515293 0.0277678 -0.503282 -0.665732 0-0.177796 1.3012785 0.4045718 0.1533899 0.5825791 0 0.3008346 -0.257139-0.177796 -1.301278 0.1056573 -0.137178 -0.070759 0.0639933 -0.047119 -0.004079-0.194849 0.2781116 0.2694322 0.3666295 -0.086331 0.3168483 -0.101734 0.0658566-0.194849 -0.278112 0.6413177 0.3812327 -0.350141 -0.393968 0.2458992 -0.154646LAMDA W136.5856436 0.38122380.44265620.40457180.10565730.26943220.6413177一致性检验：proc iml;CI=( 6.5856436-6)/(6-1);CR=CI/1.24;print CI CR;CI CR0.1171287 0.0944586方案层C1对准则层(课题研究)的成对比较阵为B1：proc iml;B1={1 0.333 2 2,3 1 5 4,0.5 0.2 1 0.50.5 0.25 2 1};val=eigval(B1);vec=eigvec(B1);lamda=val[1,1];w31=vec[ ,1];print val vec lamda w31;VAL VECLAMDA W314.0563715 0 0.3488742 -0.120811 -0.465008 0.2740325 4.0563715 0.3488742-0.014856 0.4781746 0.8952887 -0.773389 0 -0.955606 0.8952887-0.014856 -0.478175 0.1533963 -0.057688 0.1969138 0.0852263 0.1533963-0.026659 0 0.2306827 0.3589372 0.0101601 -0.066787 0.2306827一致性检验：proc iml;CI=( 4.0563715-4)/(4-1);CR=CI/0.90;print CI CR;CI CR0.0187905 0.0208783方案层C2对准则层(发展前途)的成对比较阵为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=val[1,1];w32=vec[ ,1];print val vec lamda w32;VAL VECLAMDA W324.1181078 0 -0.808437 0.8676455 0 0.4789315 4.1181078 -0.808437-0.024717 0.6938118 -0.365393 -0.011502 0.2813126 -0.508228-0.365393-0.024717 -0.693812 -0.105213 -0.030017 -0.116846 -0.081857-0.105213-0.068673 0 -0.449275 -0.35225 0.1711372 0.7110753 -0.449275一致性检验：proc iml;CI=( 4.1181078-4)/(4-1);CR=CI/0.90;print CI CR;CI CR0.0393693 0.0437436方案层C3对准则层(待遇)的成对比较阵为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=val[1,1];w33=vec[ ,1];print val vec lamda w33;VAL VECLAMDA W334.0043969 0 0.3374703 0.4418102 0.1417557 -0.2046584.0043969 0.33747031.306E-17 0 0.6455002 0.0133882 -0.816831 00.6455002-0.002198 0.1288484 0.1178915 3.212E-16 0.0503208 0.14267720.1178915-0.002198 -0.128848 0.6749407 -0.897009 0.2835113 -0.409317 0.6749407一致性检验：proc iml;CI=( 4.0043969-4)/(4-1);CR=CI/0.90;print CI CR;CI CR0.0014656 0.0016285方案层C4对准则层(同事关系)的成对比较阵为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=val[1,1];w34=vec[ ,1];print val vec lamda w34;VAL VECLAMDA W344.0150403 0 0.6958617 0.912567 0.0994866 0.32750764.0150403 0.69586170.0001996 0 0.6606608 -0.365901 0.8617812 00.6606608-0.00762 0.2496643 0.1413331 0.0002552 -0.075958 -0.1928130.1413331-0.00762 -0.249664 0.2435749 -0.182587 -0.221334 0.219634 0.2435749一致性检验：proc iml;CI=( 4.0150403-4)/(4-1);CR=CI/0.90;print CI CR;CI CR0.0050134 0.0055705。