公务员招聘模型
公务员招聘模型
公务员招聘模型摘要在公务员招聘中，为了给招聘领导小组提出一种最优化的录用分配方案，本文本着公平、公正原则提出了一个符合题目要求的部门分配方案。
其中包括了不考虑应聘人员意愿和考虑应聘人员意愿两种情况的模型。
1 .招聘一个公务员，我们要考虑招聘人员的意愿或不考虑招聘人员的意愿。
而决定聘选一个公务员我们需要考虑到他的综合成绩，即:总成绩=笔试成绩系数×60%+面试成绩系数×40%），在其范围中来择优。
除此外我们还应该考虑到专家对应聘者特长的等级评分和用人部门的基本情况和对公务员的期望要求。
2 .模型一我们不考虑招聘人员自己的意愿，也就是不考虑各个用人单位的基本情况及工作类别，从而择优按需录取并且分配到各个部门。
3 .模型二是在模型一的基础上，我们考虑招聘人员自己的意愿从而是模型更加完善。
4 .我们从特殊的情况推广到一般的情况（即N个应聘人员M个招聘单位）。
5 .最后对模型做了评价及检验一、问题的重述我国公务员制度已实施多年，目前, 我国招聘公务员的程序一般分三步进行：公开考试（笔试）、面试考核、择优录取。
现有某市直属单位因工作需要，拟向社会公开招聘8名公务员，具体的招聘办法和程序如下：（一）公开考试：凡是年龄不超过30周岁，大学专科以上学历，身体健康者均可报名参加考试，考试科目有：综合基础知识、专业知识和“行政职业能力测验”三个部分，每科满分为100分。
根据考试总分的高低排序按1:2的比例（共16人）选择进入第二阶段的面试考核。
（二）面试考核：面试考核主要考核应聘人员的知识面、理解能力、应变能力、表达能力等综合素质。
按照一定的标准，面试专家组对每个应聘人员的各个方面都给出一个等级评分，从高到低分成A/B/C/D四个等级，具体结果见附录表１所示。
（三）由招聘领导小组综合专家组的意见、笔初试成绩以及各用人部门需求确定录用名单,并分配到各用人部门。
该单位拟将录用的8名公务员安排到所属的7个部门，并且要求每个部门至少安排一名公务员。
数学建模公务员招聘程序
数学建模公务员招聘程序数学建模是当前社会发展的一个重要领域，在各个行业中都有广泛的应用，其中也包括公务员招聘程序。
数学建模在公务员招聘中主要包括招聘考试的试题设计、成绩评估等方面。
本文将结合实际案例，探讨数学建模在公务员招聘程序中的作用。
一、试题设计公务员招聘中，试题设计是关键环节。
试题不仅要与应聘岗位紧密相关，而且要考察应聘者的智力、解决问题的能力和应变能力。
数学建模通过对具体问题的建模和求解，可以获得较好的试题设计。
通过将具体问题建模为数学模型，再根据模型求解，可以使试题更加具有针对性和实用性。
实际中，数学建模可以在各种招聘科目中应用：例如，公共基础知识、组织管理能力、综合应用能力等，都可以通过数学建模来体现。
这些试题具有很好的实用性、针对性和普遍性。
二、成绩评估公务员招聘中，成绩评估也是重要环节。
在应聘者众多的情况下，如何客观评估应聘者的能力，就显得尤为重要。
而数学建模可以通过数学或统计方法来对考生的答卷进行评估和分析，从而得出较为客观的评价。
例如，在某次公务员考试中，面试环节占了30%的总分。
为了评估面试成绩，可以根据被面试者的表现对面试得分进行评估。
具体方法如下：先对面试过程中涉及的问题进行建模，分别给出不同的权重值，并通过专家讨论的方式对权重值进一步修正，再根据考察者的表现，依次赋予不同权重的得分，得出最终成绩。
三、建立推荐模型公务员招聘中，除了考察面试等环节外，还需要建立推荐模型，根据应聘者的各项条件，分析哪些人员更适合该岗位。
建立这个模型的过程同样需要运用到数学建模的方法。
具体方法如下：1. 根据开设岗位的特点，制定不同的推荐模型。
2. 根据应聘者提交的履历，结合岗位基本要求，综合考察应聘者的学历水平、专业背景、个人能力等因素。
3. 将考察结果与招聘要求之间的匹配程度进行计算和评估，选出最合适的人选。
数学建模在公务员招聘程序中的应用显然十分重要，无论是试题设计、成绩评估还是人员选取，都需要运用到数学建模的方法，以保证招聘程序的公正科学，为公务员队伍建设提供有力保障。
基于胜任力模型的公务员选拔过程研究
基于胜任力模型的公务员选拔过程研究作者：安廷婷来源：《行政事业资产与财务》2016年第10期摘要：加强我国公务员的队伍建设，需从源头着手，重视公务员选拔，保证选拔的公平、公正。
本文从胜任力模型的研究现状出发，结合实际，找出胜任力模型在我国公务员选拔过程中存在的问题。
通过借鉴国外在此研究中的优势，提出公共部门思路转变、完善公务员胜任力模型体系以及加强考核内容科学性等建议。
争取实现胜任力模型在公务员选拔中的良好运用，保证公务员选拔的公平、公正，最大限度的实现人才选拔。
关键词：公务员；胜任力模型：公务员选拔我国公务员的选拔制度始于1994年，国家公务员考试从2003年12.5万人审核通过，5475人录用，到2016年国考有199.8万人报名，139.46万人通过资格审查，录用27817人，十多年来国家公务员考试报名人数猛增12倍。
公务员选拔过程花费大量人力、物力、财力，从选拔的第一个流程颁布公告开始，公共部门与应试者都需经历漫长的资料审核、笔试、面试以及最终录用的过程。
国家人事部早在2000年即明确提出公务员的管理与建设必须强调能力建设，“研究提出不同层次公务员的能力素质标准，积极推进全方位全员培训”，并且强调要研究和制定各级、各类型公务员的能力素质标准，为能力建设提供科学的依据，健全科学培训质量的评估体系，实现公务员培训方式的现代化。
但是，具体操作时却不尽如人意，选拔流程中存在笔试内容不科学，面试不专业等问题，影响了公务员选拔的公平性以及有效性。
因此，如何促进公务员选拔过程的科学性，实现公平选拔是现阶段公共部门面临的重要问题。
一、我国公务员及其选拔制度发展公务员是指依照法律履行公共职务，被正式纳入国家行政编制，并由国家财政负担其工资和福利的人员。
我国政务类公务员由人民代表大会选举或其常务委员会任命的各级政府人员，业务类公务员则指中央以及地方政府中除去政务类的公务员以外其他的公务员。
公务员的选拔即公务员的考试录取与任用。
全国数学建模竞赛论文示范 公务员招聘
全国数学建模竞赛范题公务员招聘的优化模型摘要：本文研究了公务员录用分配的优化问题。
以现有标准为参考，采用层次分析法和Saaty等人提出的1—9尺度来量化面试中的等级，给出不同的权重，计算出每个应聘人员的量化分数，用来衡量应聘人员能力的高低，以此为基础进行择优录取。
要做到“公平、公正、自愿，择优”原则，就需要有一个合理的录取分配方法，我们运用不断增加因素的方法，逐层深入，依次建立了三个模型，得出最优的模型。
在模型1中，按分数择优录取，然后对人员进行随机分配。
在模型2中，考虑到部门之间存在优劣区分，我们把应聘人员填报的志愿看成是对不同部门优劣评价的“调查”，用统计学的知识来计算出各部门的优劣排名，把高分的人员分配到好部门。
得到分配方案为：部门1-7分别录用人员12、3；2；1；9；4；8；5。
在模型3中，考虑到各工作类别对人员各种能力的不同要求，对不同类别重新调整四种能力的权重，并在四个不同类别中分别对人员进行排名，以此来设计一种择优录取的算法，利用计算机编程实现对人员的录取分配。
得到分配方案为：部门1-7分别录用人员12；1；2、4；9；6；8；5。
如果再考虑志愿因素，则按第一志愿优先的原则，利用模型1，2，3进行求解，得出最优分配方案：部门1-7分别录用人员9；8；1；12；2、6；4；11。
我们定义了一个优越度（即所有人员所得分数与部门基本分之差的和）用来衡量人员分配方案的优劣，优越度越大，该模型的人员分配方案就越优。
用这种方法，我们对模型2和模型3的结果进行检验，其结果分别是149.9245和159.2942。
而对于模型1由于具有随机性，对其进行100次计算机随机模拟检验，其平均值为128.69。
由此得出模型3的分配方法是最优的。
针对模型的结果，对招聘单位提出了四点改进的建议。
一问题的重述目前, 我国招聘公务员的程序一般分三步进行：公开考试（笔试）、面试考核、择优录取。
现有某市直属单位因工作需要，拟向社会公开招聘8名公务员，具体的招聘办法和程序如下：（一）公开考试：凡符合条件的人均可参加，根据考试总分的高低排序按1:2的比例（共16人）选择进入第二阶段的面试考核。
公务员招聘的一种优化录用方案
1
引言 在本问题中，面试专家对笔试成绩最高的 16 个应聘人员的知识面、对问题的理解能力、应变能力、表达
能力四个方面进行了考核，并给出了等级评分，评分标准有 A、 B、C、D 四个等级；用人部门对聘用公务员 在上述四个方面的具体期望以等级评分的形式也做出了要求，同时用人部门也公布了本单位的基本情况， 包 括福利待遇、工作条件、劳动强度、晋升机会和学习深造机会．每一位应聘人员可以申报两个适合自己的 工 作类别志愿，便于用人部门挑选．问题的目的是，在上述 16 个公务员中选出 8 人，并将他们分配到 4 类不 同 性质共 7 个部门中去，要求每个部门至少安排 1 名公务员． 传统的复合决策模式 进行人员录用决策，首先要根据工作要求对应聘人员进行职业性质测试，得出应聘 人员的测验成绩（如 D 题中对应聘者的特长等级打分） ，然后对基本合格人选进行与工作相互匹配的动态 分 析．首先，从个人的角度分析，由人去选适当的工作，即将得分最高的那项工作安排给相应得高分者；但 可 能会带来一个问题，即出现多人同时在某项工作上得分最高．其次，从工作的角度分析，由工作选人，即 按 每一工作测试最高分者来担任此工作，但也会产生一个人同时被几个工作选中的问题．如何采用更好的录 用 决策，使得用人部门能得到最合适的人选，同时应聘者能在被录用的工作部门充分发挥自己工作能力，这 就 需要建立一个新的数学模型，使得工作和应聘者的能力最佳匹配，实现用人部门和应聘者的共赢，从而能 够 快速解决在决策中出现的如前所述的问题。 2 两空间向量夹角最小模型 在线性空间中，两个非零向量 ai 和 b j 的夹角 按如下定义：
小，表明其中一个向量在另一个向量上的投影越大，即两个向量更接近． 我们将每个应聘人员四种能力的等级转化为数据，由这四个数据构成人员的能力向量；同时根据每个用 人部门对应聘人员四种能力的期望等级赋予四种能力不同的权重参数，并以此参数建立用人部门的权重 向
IE案例分析(三)
地点 商品
电器 服装 食品 家具 计算机
1
120 80 150 90 220
2
300 350 160 200 260
3
260 300 180 －
案例五：指派问题
具体要求 这是一个求最大值、人数与任务 数不相等以及不可接受的配置的一个 综合指派问题。
案例六：公务员招聘与指派
表１：笔试成绩，专家面试评分及个人志愿
应聘 人员 笔试 成绩 申报类别志愿 专家组对应聘者特长的等级评分 知识面 理解能力 应变能力 表达能力
人员1
人员2 人员3 人员4 人员5 人员6 人员7
290
288 288 285 283 283 280
（2） （3）
（3） （1） （1） （2） （4） （3） （3） （2） （3） （4） （4） （1）
330 200
260
220 160
40
420 150
120
240 420
0
0 0
运用匈牙利算法求最优解
案例五：指派问题
用WinQSB软件求解时不必对效率矩阵进行人工 转换，系统会自动转换。 （1）启动程序。点击开始→程序 →WinQSB→Network Modeling。 （2）建立新问题。选择Assignment problem、 Maximization，输入标题、人数（目标数）为5及 任务数（配置数）为4。
案例六：公务员招聘与指派
具体要求 该单位拟将录用的8名公务员安排到所属的7个 部门，并且要求每个部门至少安排一名公务员。 这7个部门按工作性质可分为四类：(1)行政管理、 (2)技术管理、(3)行政执法、(4)公共事业。
案例六：公务员招聘与指派
公务员招聘的优化模型
公务员招聘的优化模型队员：张大伟王震钱晓东完成日期：2011-8-9公务员招聘的优化模型摘要：本文主要利用模糊数学理论，建立了公务员招聘的优化模型，解决了我国目前公务员招聘中存在的实际问题。
在模型Ⅰ中，对问题一（即在不考虑应聘者的志愿的情况下），按“择优按需”原则，（“择优”就是综合考虑所有应聘者的初试和复试的成绩来选优；“按需”就是根据用人部门的需求，即各用人部门对应聘人员的要求和评价来选择录用），得出了录用分配方案。
在模型Ⅱ中，对问题二（即在双方都是相互了解的前提下为双方）做出选择方案。
每一个部门对所需人才都有一个期望要求，即可以认为每一个部门对要聘用的公务员都有一个实际的“满意度”：同样的，每一个应聘人员根据自己意愿对各部门也都有一个“满意度”，由此来选取使双方“满意度”最大的录用分配方案。
在两个模型建立的过程中，反复利用了偏大型柯西隶属分布函数，多次将各种不同的等级进行量化处理，最终得到人员的录用方案，实现了模型的建立，并且将其进行了推广。
关键字：公务员招聘；模糊优化；数学模型；偏大型柯西隶属分布；满意度一．问题重述我国公务员制度已实施了多年，1993年10月1日颁布施行的《国家公务员暂行条例》规定：“国家行政机关录用担任主任科员以下的非领导的国家公务员，采用公开考试、严格考核的办法，按照德才兼备的标准择优录用”。
目前，我国招聘公务员的程序一般分三步进行：公开考试（笔试）、面试考核、择优录取。
针对公开考试后，根据考试总分从高到低排序按1:2的比例选择进入第二阶段的面试考核，面试考核是由专家对应聘人员的各个方面都给出一个等级评分，根据这个等级的评分，结合笔试成绩，首先不考虑应聘人员本身的申报志愿,建立一个择优录用方案，其次，考虑应聘人员本身申报类别志愿，为招聘领导小组设计一个分配方案。
再次，进行一般情况的检验，最后，对公务员招聘过程提出改进的建议。
二．模型假设根据建立模型的需要，作出如下假设：（1）招聘对应聘者特长的四个能力方面所占比重相等。
公务员招聘.数学建模论文正稿
对公务员招聘问题的思考（2004年高教社杯获得者）编者按：该文用层次分析法确定了各招聘人员对各部门的权重，将笔试成绩和面试权重综合，融合各类工作的要求，分别给出四类工作的综合成绩权重，以总权重和为目标，建立了整数规划模型。
报告论述清楚，逻辑较为严谨。
摘要：本文利用层次分析法和0-1型整数规划建立了一个公务员招聘的数学模型，并结合实际提出了通用可行的算法。
首先利用层次分析法确定了招聘人员面试成绩对用人部门的权重，再把笔试成绩转化为相应的权重，然后将笔试成绩和面试成绩对用人部门的权重结合起来，建立了权重计算模型。
再把应聘人员的志愿转化为用人单位对应聘人员的权重，建立了双向选择的权重计算模型。
然后确定最优方案模型，被选人员对用人单位的权重之和最大时的人员选取即为所求，从而建立了应聘人员最优选取的0-1整数规划模型，制定出最优的分配方案，并对一般情况即N个应聘人员M个用人单位时，对模型做了推广。
最后利用MATLAB和LINGO编程对上述模型和算法进行了实践求解。
针对实际本文还充分考虑了多种情况下各种因素对人员招聘的影响，较完满地解决了公务员招聘问题，并检验了模型的合理性，文章分析了模型的优缺点和改进方向，同时提出了一些实用性建议。
关键词：公务员招聘；层次分析法；0-1整数规划一、问题的重述（略）二、模型的假设与符号说明1．模型的假设（1）笔试和面试的成绩客观准确地反映了各个应聘人员的真实能力。
（2）各个工作享有对应聘人员相同的支配度，不存在某个工作优先录取的情况（3）对于所有部门而言均分为四个工作种类，每个工作种类对于能力的要求不变。
（4）应聘人员的录取与分配只与我们所求出的权重有关。
（5）每个人员只能被一个单位录取，一个单位至少录取一个人。
2．符号说明r ：笔试成绩对面试成绩的比例系数ij q ：第i 个人对第j 个工作类别的综合权重Q ：方案中各个应聘人员对各个工作类别的权重矩阵1Q ：应聘人员服从调配时各应聘人员对各个工作类别的权重矩阵2Q ：应聘人员不服从调配时各应聘人员对各个工作类别的权重矩阵4N B ⨯：各应聘者对于工作类别(1)的四种能力的得分矩阵1N C ⨯：各应聘者对于工作类别(1)的权重矩阵1N D ⨯：各应聘者对于工作类别(2)的权重矩阵1N E ⨯：各应聘者对于工作类别(3)的权重矩阵1N F ⨯：各应聘者对于工作类别(4)的权重矩阵4N G ⨯：所有人员的面试成绩对于四项工作的权重矩阵M ：单位数i M ：工作类别(i )包括的用人单位数N ：应聘人数S ：应聘人员对各个部门的申报矩阵X ：人员分配矩阵A ：成对比较矩阵三、问题的分析题目要求根据用人部门的实际需要，建立最优的人员分配方案。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
公务员招聘模型一、摘要在公务员招聘中，为了给招聘领导小组提出一种最优化的录用分配技术方案，本文本着公平、公正原则提出了一个符合题目要求的部门分配技术方案。
其中包括了不考虑应聘人员意愿和考虑应聘人员意愿两种情况的模型。
（一）、本文采用了广泛应用于国民经济的模糊数学模型，最大隶属原则来建立模型Ⅰ。
首先，对各个应聘人员的面试成绩进行模糊模型的分析。
从而得到各工作类别的最适合人选。
其次，由于部门招聘人员时存在优先权问题，因此，需对各个部门的优先权问题进行分析与考虑，根据各部门的福利待遇等情况进行分析，确定出各部门的优先权，再考虑应聘人员的总成绩（面试成绩×60%+笔试成绩×40%），在其范围中来择优。
其结果如下表1所示：（二）、考虑到应聘人的意愿，我们在模型Ⅰ的基础上建立模型Ⅱ。
假定一种以意愿分配为主的权重,建立加权平均模型，使分配技术方案更加完善。
综合考虑，从而得出各部门的最合适人选。
用本模型算出的结果，比较符合实际。
其结果如下表2所示：（三）、本文还针对一般情况（即N个应聘人员M个用人单位时），作了具体分析，对已得到的模型分别作了讨论。
在结果分析推广中，本文提出了一套公务员录用技术方案的建议，经过模拟操作法测试和心理测试，提高了模型的适用性。
本文最后还对模型的优点与不足之处作出了评价。
二、问题的重述我国公务员制度已实施多年，目前, 我国招聘公务员的程序一般分三步进行：公开考试（笔试）、面试考核、择优录取。
现有某市直属单位因工作需要，拟向社会公开招聘8名公务员，具体的招聘办法和程序如下：（一）公开考试：凡是年龄不超过30周岁，大学专科以上学历，身体健康者均可报名参加考试，考试科目有：综合基础知识、专业知识和“行政职业能力测验”三个部分，每科满分为100分。
根据考试总分的高低排序按1:2的比例（共16人）选择进入第二阶段的面试考核。
（二）面试考核：面试考核主要考核应聘人员的知识面、理解能力、应变能力、表达能力等综合素质。
按照一定的规范，面试专家组对每个应聘人员的各个方面都给出一个等级评分，从高到低分成A/B/C/D四个等级，具体结果见附录表１所示。
（三）由招聘领导小组综合专家组的意见、笔初试成绩以及各用人部门需求确定录用名单,并分配到各用人部门。
该单位拟将录用的8名公务员安排到所属的7个部门，并且要求每个部门至少安排一名公务员。
这7个部门按工作性质可分为四类：(1)行政经管、(2)技术经管、(3)行政执法、(4)公共事业。
见附录表2所示。
本着公平、公开的原则，同时考虑录用人员的合理分配和使用，有利于发挥个人的特长和能力。
招聘领导小组将7个用人单位的基本情况（包括福利待遇、工作条件、劳动强度、晋升机会和学习深造机会等）和四类工作对聘用公务员的具体条件的希望达到的要求都向所有应聘人员公布（见附录表2）。
每一位参加面试人员都可以申报两个自己的工作类别志愿（见附录表1）。
具体问题如下：（1）如果不考虑应聘人员的意愿，择优按需录用，设计一种录用分配技术方案；（2）在考虑应聘人员意愿和用人部门的希望要求的情况下，设计一种分配技术方案；（3）对于一般情况，即N个应聘人员M个用人单位时，分配技术方案是否可行？（4）对上述招聘公务员过程认为还有哪些地方值得改进，给出自己的建议。
三、问题的分析我们的目标是建立一个公平合理的分配技术方案。
对于第一个问题，在不考虑应聘人员的意愿的基础上，按部门需要，择优按需录用。
主要考虑应聘人员的面试成绩及用人部门对公务员的期望要求。
我们采用的是模糊模型方法。
首先，在各个部门对应聘人员特长的希望达到的要求的情况下，对各个应聘人员的面试成绩进行模糊模型的分析。
从而得到各工作类别的最适合人选。
其次，部门招聘人员时存在优先权问题，因此，需对各个部门的优先权问题进行分析与考虑，根据各部门的福利待遇等情况进行分析，确定出各部门的优先权，再考虑应聘人员的总成绩（面试成绩×60%+笔试成绩×40%），在其范围中来择优。
而对于考虑应聘人员的意愿时，存在一个根据意愿怎样分配的问题。
我们采用权重的算法，对意愿内的部门和意愿外的部门给了一个参数，同时，再根据第一个问题时用模糊模型得出的结果，综合考虑，从而得出各部门的最合适人选。
借助模糊模型来解答，此方法无以伦比，而且用到部门优先权分析以及意愿权重的计算。
此方法考虑周到，贴近实际，并且，对于N 个应聘人员M 个用人单位也适用，是确实可行的最优录用分配技术方案。
四、模型的假设（1） 公务员面试成绩中的A 为100分、B 为89分、C 为79分、D 为69分（2） 各部门对公务员特长的希望达到的要求中，A 为95±5分、B 为84.5±4.5分、C 为74.5±4.5分、D 为64.5±4.5分（3） 假设各部门的基本情况中：福利待遇优的为90分，中的为70分，工作条件优的为90分，中的为70分，差的为50分，劳动强度大的为50分，中的为70分，晋升机会多的为90分，中的为70分，少的为50分，深造机会多的为90分，中的为70分，少的为50分（4） 假设在总成绩中，面试成绩占60%，笔试成绩占40%（5） 假设第一志愿被录用的概率为1，第二志愿被录用的概率为0.8，没报的志愿被录用的概率为0.6五、符号定义及说明()x A i 表示人员x 在第i 个工作类别，被录取的可能性 j x 表示应聘人员在面试中各个能力的成绩ij u 表示i 类工作类别希望人员能力所达到的成绩ij σ 表示i 类工作类别希望人员能力所达到成绩的一个偏差值x S 表示第k 个人员的总成绩()i A P 表示隶属函数中，某个应聘人员进入工作类别可能性的大小 ()j B P 表示某个应聘人员申报志愿中的权重系数六、模型的建立与求解1、模型Ⅰ（不考虑应聘人员意愿）根据各部门对公务员特长的希望达到的要求，我们可以设定一个范围，比如说，对于知识面的要求B(84.5±4.5分)来说，我们可以录取成绩在所示要求一定范围内的应聘人员，对于87分来说，我们固然要考虑，但对于83分，我们有时也可以录取，避免应聘人员的流失。
这种情况如下图所示：由附录表2构造出部门要求的四个主要能力的观测数据如下表所示：由于各部门对公务员特长的希望达到的要求；知识面、理解能力、应变能力、表达能力均为正态模糊集，因此可定义规范模型库中的隶属函数为：()=x A i ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫⎝⎛--∑=241exp 41ij ij j u x jσ(i=1，2，3，4) 具体计算如下：()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎫ ⎝⎛--=2222159589exp 5.45.7489exp 595100exp 5.45.84100exp 41x A=0.151211()183949.02=x A ()118464.03=x A ()151204.04=x A同理可得，各个应聘人员进入某类工作的可能性的大小，如下表所示：按照最大隶属原则Ⅰ，得出各个部门最有可能录取的应聘人员，其中，公共事业可能录取不到人，因为应聘人员都已被其它三个工作类别所指定：考虑到人员的流失问题，因此采用了部门优先权的算法。
由假设（3）可知，各个部门优先权的顺序为：部门1、部门3、部门4、部门5、部门6、部门2、部门7。
具体总成绩的算法：%60%40⨯+⨯=面试成绩笔试成绩x S 。
其中，面试成绩=知识面成绩+理解能力成绩+应变能力成绩+表达能力成绩，由假设（1）可得下表：单位拟将录用的8名公务员安排到所属的7个部门，并且要求每个部门至少安排一名公务员。
因此各个工作部门，根据优先权的顺序，在其范围内，按应聘人员总成绩的高低进行录取。
其中，分配到部门1的是人员8，分配到部门2的是人员2，分配到部门3的是人员1，4，分配到部门4的是人员16，分配到部门5的是人员14，分配到部门62、模型Ⅱ（考虑应聘人员意愿）假设第一志愿被录用的概率为1，第二志愿被录用的概率为0.8，没报的志愿被录用的概率为0.6，由概率公式：()()()j i j i B p A p B A p =.()i A p 表示隶属函数的值，()j B p 表示选择志愿的概率，两者是相互独立的。
按照模糊模型最大隶属原则Ⅰ，得出各个部门最有可能录取的应聘人员，其中，公共事业可能录取不到人，因为应聘人员都已被其它三个工作类别所指定：单位拟将录用的8名公务员安排到所属的7个部门，并且要求每个部门至少安排一名公务员。
因此各个工作部门，根据优先权的顺序以及申报志愿权重，在其范围内，按应聘人员总成绩的高低进行录取。
其中，分配到部门1的是人员9，分配到部门2的是人员2、8，分配到部门3的是人员1，分配到部门4的是人员6，分配到部门5的是人员10，分配到部门6的是人员4，分配到部门7的是人员12。
七、结果分析由模型的已知条件可知，各个应聘人员的面试成绩等级，我们设定某个分数值，使得运算、统计更加方便、科学，经过我们计算机的精确计算，得出了比较优化的分类结果。
在没有考虑意愿的情况下，我们得出了人员分配到各个相关部门的结果。
其中，分配到部门1的是人员8，分配到部门2的是人员2，分配到部门3的是人员1，4，分配到部门4的是人员16，分配到部门5的是人员14，分配到部门6的是人员9，分配到部门7的是人员12。
各人员的面试成绩等级直接与各部门的要求相比较。
表面上看起来可以得出：分配到部门7的是人员12，分配到部门6的是人员9，分配到部门3的是人员1，4，分配到部门4的是人员16。
这些分配到各个部门的人员与我们模型得出的结果比较吻合，相同率达到75%。
但直接看出来的是不科学与不实际的。
根据面试成绩看出来的结果与我们模型算出的结果是无以伦比的，我们的模糊模型还对各个部门对公务员特长的希望达到的要求和笔试成绩进行一系列的分析、计算。
所以说，这样得出的结果是更加准确与可行的。
在考虑到应聘人员意愿的时候，在模型Ⅰ的基础上，我们设定了意愿权重的参数，进行各个人员在某个工作类别的可能性的筛选情况，从而得出更加符合实际意义与要求的结果。
八、模型的改进、推广及优缺点分析我们可以给出一个评价技术方案优化系统，依据此我们对常见的评价模型进行综合排名，选用排名靠前的评价模型作为我们的评价方法。
此评价技术方案优化系统主要考虑各评价技术方案的兼容度与差异度。
先考虑各评价技术方案这两个指标的排序名次，然后再依据得到的排序名次得到一个综合名次。
（1）模型的优点1. 由于主观指标是反映人们主观差异和变化的指标，是软指标，这些差异和变化的内涵和外延不是很明确，具有模糊性。