数学建模最佳组队方案
数学建模论文---数学建模参赛队员组队的选拔
数学建模参赛队员组队的选拔一、摘要本文是一个如何选拔最优秀的队员和科学合理组队问题的数学模型。
此模型我们主要采用的是层次分析法，综合考虑每个学生的相关信息和整队的技术水平,最后将三十名已经选拔出来的学生组成十队，每队三人，并达到所要求的目的。
对于问题一，综合考虑每位参赛人员的相关信息，包括：编程、想法、写作、数学能力等，并考虑到各项指标之间的互补性（最好是不同专业、年级），使得每队的竞技水平达到平均值，以实现十队实力相当。
将三十人的数据通过模型假问题二是要是得本次比赛的参赛队获奖达到最大化，即将三十人按综合能力高低组队使得该队竞技水平尽量高，已达到获奖最大化。
我们设计了队伍的竞技水平函数0T ( ) , 12...10i f i ωω=⋅=，，问题就转化为求f 的最大值。
找出权重较大.关键词：层次分析法，权重，记权型法，Excel 分析数据，MATLAB 计算数据，LINDO 线性规划，逐次优选.二、问题重述全国大学生数学建模比赛是由教育部发起的18项大学生创新训练项目之一，目前已为广大大学生所熟悉。
目的在于激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。
河海大学常州校区每年都会有一定数量的学生参加此项赛事，并取得了一定的成绩。
为此，数理部每年暑期将会对学生进行培训，最后选拔出参赛的队员。
选拔条件为：思维活跃、编程能力强、熟练的写作技巧、良好团队合作意识。
附件里给出了某年的已经选拔出来的学生相关信息，包括：编程、想法、写作、数学能力等。
根据根据所给的信息，进行组队，每队三人，组队原则如下：1）尽可能地不同学院、不同性别2）如果同一学院，尽可能地不同专业3）每个队伍中，至少一个人能胜任编程、想法、写作中的一项。
根据如下要求，完成下面的问题： 1．如何组队，使得每队的实力相当； 2．如果考虑到获奖最大化，如何组队；3．数据中没有给出团队合作意识的量化数据，问，如果考虑团队合作意识这一因素，如何建立模型。
数学建模队员选拔和组队
数学建模队员选拔摘要针对题目的要求，我们建立了两个模型，分别用于选拔队员与编队，来实现团队获奖最大化。
为了选出最合适的18名队员，已知不同指标在不同成员里波动不同，于是我们计算出各个指标所代表的数值的标准差，根据标准差的大小来确定各项能力的离散程度即重要性，然后将加权的综合能力定义为各个能力与其标准差之积平均值，并将总加权能力值排序取前18名同学。
为了将18名队员最合理的分成6组，建立差值模型，确定每个队员的相对优势。
队员按综合能力排名分成3组：优、中、劣。
每次分别从优、中、劣选出一人，组成新的一组，以此选出6组。
此时为使6组的实力尽可能大且接近，建立总偏差函数模型与最大能力值函数，该函数值越大表明相对队员总体水平越高。
关键词：离散程度加权平均数差值相对优势总偏差函数目录5.2.3.1组队方案的选取过程 (10)5.2.3.2对各指标下队员进行分组 (10)5.2.3.3建立模型构造函数 (10)5.2.3.4选择方案 (11)一、问题描述全国大学生数学建模竞赛是由教育部发起的18项大学生创新训练项目之一，是高等院校的重要赛事。
我校每年都会有一定数量的学生参加此项赛事，并取得了一定的成绩。
在一年一度的竞赛活动中，任何一个参赛院校都会遇到如何选拔最优秀的队员和科学合理地组队问题，这本身就是一个最实际而且是首先需要解决的数学模型问题。
假设我校选拔队员主要参考如下三个环节：(1)校数学建模公选课成绩；(2)校内数学建模竞赛成绩；(3)按照一定的准则，教师组对每个学生的某些能力和素质给出一个等级评分。
现有25名学生准备参加竞赛，根据上述参考的三个环节选出18名优秀学生分别组成6个队，每个队3名学生去参加比赛。
假设在竞赛中不考虑其他随机因素的影响，所有队员竞赛水平的发挥只取决于表中所给的各项条件，并且参赛队员都能正常发挥自己的水平。
研究以下问题：1、假设学生基本素质中各项能力在综合评价中地位等同，按择优录取原则，在25名学生中选择18名优秀队员参加竞赛。
数学建模竞赛队员的选拔和组队问题
2011级信计《数学模型》课程论文题目：出版社的资源配置问题姓名：学号：摘要数学建模竞赛队员的选拔和组队问题该模型解决了选拔数学建模参赛队员及确定最佳组队的问题。
本文主要采用了层次分析法，并用计算机编程计算，在综合考虑15名队员个人的各项指标后，从中选出了9名优秀队员，又考虑到整队的技术水平，最终将挑出的9名队员分成三队，并建立了最佳组队的方案。
具体在针对问题二选拔队员时，要全面考察了队员的六项指标，并用层次分析法计算出权重得到15名队员的综合排名，最后淘汰掉排名靠后的6 名队员。
为了组成3个队，使得这三个队整体技术水平最高,我加入了权重，并依次选出了数学成绩较好、计算机成绩较好及综合成绩较好的三名同学，而且在考虑组队的过程中，尽量让问题简化，按成绩优劣均分队员，使三组的总体技术水平相当。
针对问题二，只要考虑计算机能力而不再考察其它情况，设置添加了一名队员S16。
比较分析综合排名，S13的综合能力排第九，而S16的综合能力排在S13之后。
如果直接选拔S16，队伍的总体水平下降。
可见这种选拔方式，有可能影响队伍的总体水平，所以不可取。
针对问题三，提出了建模队员选拔机制建议，帮助教练组提高建模队员选拔的效率和质量。
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。
参加数学建模需要的学生应具有较好的数学基础和必要的数学建模知识、良好的编程能力和熟练使用数学软件的能力、较强的语言表达能力和写作能力、良好的团队合作精神，同时还要求思维敏捷，对建立数学模型有较好的悟性。
目前大多数高校选拔队员主要考虑以下几个环节：校内竞赛获奖情况，数学建模暑假培训班考勤记录，培训课程的考试成绩，学生个人简介，面试，老师和学生的推荐等，通过这种方式选拔出队员。
数学建模-最佳阵容问题(论文)
最佳阵容问题摘要：本文研究了女子体操团体赛中最佳出场阵容的问题。
我们通过对赛程规定和已知数据的分析，合理的列出了目标函数和约束条件，建立了以0-1整数规划为核心的数学模型，最后很好的给出了不同情况下出场阵容的最佳方案，并对夺冠、得分前景进行了综合估计。
问题一：我们先利用Matlab软件对已知数据进行排列处理，再编程对满足约束条件的目标函数进行搜索，得到了最悲观估算和均值估算下的最佳出场阵容。
问题二：我们先建立同问题一的整数规划模型，然后通过编程搜索出总分不少于236.2分的所有阵容，接着运用概率统计的知识求出各阵容的概率，概率最高的阵容即为所求夺冠最佳阵容，最佳阵容确定后，依概率知识可容易的求出夺冠概率-19(3.978210)⨯和得分期望（222.64），最后我们用随机模拟方法（去随机数为个）得到最佳阵容有90%的把握可战胜平均成绩为220.7的对手。
关键字：最佳阵容0-1整数规划估计理论假设检验正态分布随机模拟问题结果：总分全能运动员非全能运动员高低杠平衡木跳马自由体操问题一最悲观212.3 2、5、6、9 7、10 4、8 1、4 3、10 均值情况224.72、3、8、10 6、7 5、9 1、4 5、92、8、9、10 6、73、5 1、4 3、52、8、9、10 6、7 4、5 1、43、52、8、9、10 6、7 5、6. 1、43、5问题二夺冠阵容4、7、8、9 3、6 1、6 1、2 3、5 夺冠前景-193.978210⨯得分期望222.5分90%战胜对手水平220.7分问题重述：有一场由四个项目（高低杠、平衡木、跳马、自由体操）组成的女子体操团体赛，赛程规定：每个队至多允许 10 名运动员参赛，每一个项目可以有 6 名选手参加。
每个选手参赛的成绩评分从高到低依次为： 10 ； 9.9 ； 9.8 ；…；0.1 ； 0 。
每个代表队的总分是参赛选手所得总分之和，总分最多的代表队为优胜者。
数学建模活动方案流程策划
数学建模活动方案流程策划数学建模活动是通过对实际问题进行数学模型的建立和求解，培养学生应用数学知识和方法解决现实问题的能力。
本次活动旨在通过团队合作、实践探索等方式，提高学生的数学建模能力，激发学生对数学的兴趣，培养学生的创新思维和动手能力。
二、活动方案流程1. 组队与选题（1）学生自行组队，每队5-6人。
鼓励队伍中成员之间具备不同的背景知识和技能，以便更充分地发挥团队合作的优势。
（2）每个队伍选择一个感兴趣的实际问题进行研究，鼓励跨学科的选题，以增加问题的复杂度和解决难度。
2. 调研与问题分析（1）组织学生进行相关领域的调研，了解该领域的基本知识和问题背景。
（2）对选定的问题进行分析，确定问题的主要研究方向和解决难点。
（3）根据问题分析的结果，制定解决方案的具体目标和方法。
3. 建模与求解（1）学生根据问题的特点和解决思路，建立相应的数学模型，包括变量定义、函数关系、约束条件等。
（2）运用数学工具和软件，对模型进行求解和优化，得到问题的解答或结果。
（3）对模型的合理性和可行性进行检验和评估，对结果进行解释和解读。
4. 报告与演示（1）学生撰写完整的研究报告，包括选题背景、理论分析、模型建立、求解过程和结果分析等内容。
（2）学生组织形式多样的报告演示活动，向其他队伍和老师同学们展示研究成果。
（3）学生通过口头陈述和答辩，对自己的研究内容和方法进行阐述，回答相关问题。
5. 总结与评价（1）学生在活动结束后进行总结和评价，对整个研究过程进行反思和提升。
（2）老师对学生的表现和研究成果进行评价和激励，提供指导和建议，帮助学生进一步提高数学建模能力。
三、活动策划1. 活动时间安排本次活动的时间安排为两个月，具体时间分配如下：第1-2周：组队与选题第3-4周：调研与问题分析第5-6周：建模与求解第7-8周：报告与演示第9-10周：总结与评价2. 活动资源准备（1）教师资源：指导学生活动的教师应具备较高的数学建模能力和丰富的教学经验，能够提供学生合适的指导和鼓励。
最优组队问题数学建模
最优组队问题数学建模
最优组队问题是一个经典的数学建模问题，它涉及到资源分配、优化和决策等领域。
该问题的目标是在给定一组具有不同技能和专业知识的人之间分配任务，以获得最大的效率和质量。
具体来说，最优组队问题可以描述为在一个有 N 个成员的团队中，每个成员具有不同的技能和专业知识，并且需要将这些成员分配给不同的任务，以使得任务完成的效率和质量最高。
任务分配应该考虑到成员的技能和专业知识之间的互补性和协同性，以便最大化团队的整体效率。
最优组队问题是一个复杂的问题，没有一个简单的解决方案。
解决这个问题需要考虑多个因素，如任务的复杂度、成员的技能和专业知识、团队的目标和约束等。
在数学建模中，可以使用各种算法和工具来求解最优组队问题，例如遗传算法、模拟退火算法、约束优化算法等。
总结起来，最优组队问题是一个重要的数学建模问题，它涉及到多个领域，包括计算机科学、运筹学、管理科学等。
该问题可以应用于许多实际问题，如项目管理、资源分配、团队建设等。
社团数学建模竞赛策划书3篇
社团数学建模竞赛策划书3篇篇一《社团数学建模竞赛策划书》一、活动背景数学建模竞赛是提高学生综合素质和创新能力的重要途径，也是培养学生团队合作精神和解决实际问题能力的有效手段。
为了丰富校园文化生活，提高学生的数学素养和应用能力，我们社团决定举办一次数学建模竞赛。
二、活动目的1. 提高学生对数学建模的认识和理解，激发学生对数学建模的兴趣和热情。
2. 培养学生的创新思维和实践能力，提高学生的综合素质和竞争力。
3. 增强学生的团队合作意识和沟通能力，培养学生的团队精神和协作能力。
三、活动主题创新思维，实践能力，团队合作四、活动时间[具体时间]五、活动地点[具体地点]六、活动对象全校学生七、活动内容1. 竞赛形式本次竞赛采用团队形式，每个团队由 3-5 名学生组成。
竞赛题目将在竞赛开始时公布，参赛团队需要在规定时间内完成模型的建立、求解和结果的分析，并提交竞赛论文。
2. 竞赛流程（1）报名阶段参赛团队需要在规定时间内填写报名表格，并提交给社团负责人。
报名表格包括团队成员的姓名、学号、专业、联系方式等信息。
（2）培训阶段（3）竞赛阶段竞赛题目将在竞赛开始时公布，参赛团队需要在规定时间内完成模型的建立、求解和结果的分析，并提交竞赛论文。
竞赛论文需要包括模型的假设、建立、求解和结果的分析等内容，以及团队成员的分工和合作情况等。
（4）评审阶段社团将邀请专业教师组成评审委员会，对参赛团队的竞赛论文进行评审。
评审委员会将根据竞赛论文的质量、创新性和实用性等方面进行评分，并评选出一、二、三等奖和优秀奖若干名。
（5）颁奖阶段社团将在颁奖典礼上为获奖团队颁发证书和奖品，并邀请获奖团队代表分享他们的经验和体会。
八、活动宣传1. 在学校官网、公众号、微博等平台发布竞赛通知和宣传海报，吸引更多的学生参与。
2. 在学校宣传栏张贴竞赛通知和宣传海报，提高竞赛的知名度和影响力。
3. 邀请专业教师和优秀学生代表进行宣传和推广，鼓励更多的学生参与。
最优组队问题数学建模
最优组队问题数学建模最优组队问题是指在一组人员中，如何将其分成不同的组队，使得每个小组内成员之间的相似度最高，而不同小组之间的相似度最低，从而达到最优的组队效果。
在解决最优组队问题时，我们可以借助数学建模的方法来进行分析和求解。
首先，我们需要明确问题的目标函数和约束条件。
目标函数可以定义为最大化小组内成员之间的相似度，或者最小化不同小组之间的相似度。
相似度可以通过各种指标来衡量，比如共同兴趣爱好、技能匹配程度、性格特点等。
我们可以根据实际情况选择适合的相似度度量方式。
约束条件则可以包括每个小组的成员数量限制、每个成员只能属于一个小组等。
这些约束条件可以根据实际情况来确定，以保证解的可行性和合理性。
接下来，我们可以使用数学模型来表示最优组队问题。
一种常用的数学模型是整数规划模型。
我们可以将每个人员表示为一个变量，变量的取值可以为0或1，表示该人员是否被选择到某个小组中。
同时，我们需要定义适当的约束条件来满足问题的要求。
在模型建立完成后，我们可以使用优化算法来求解最优组队问题。
常用的算法包括线性规划、整数规划、遗传算法等。
这些算法可以帮助我们找到满足约束条件的最优解，并进行效果评估。
最后，我们可以根据求解结果进行组队的实际操作。
根据选择的相似度度量方式，可以将成员分配到不同的小组中。
通过实际的组队过程，我们可以评估模型的有效性，并进行相应的调整和优化。
总而言之，最优组队问题是一个复杂的问题，但可以通过数学建模的方法来解决。
通过明确问题的目标函数和约束条件，建立数学模型，并使用优化算法求解，我们可以找到最优的组队方案。
这种方法不仅可以在组队问题中应用，也可以推广到其他类似的问题中。
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数学建模论文加权向量组合安排最佳组队方案摘要：在一年一度的数学建模竞赛活动中，都会有很多院校组织学生参加数学建模竞赛，比赛规则就是3个人组成一个队，但是每个学校都会有同样的问题，那就是在挑选出来的参赛团队中如何安排组队才能使队伍实力最强，以及整个团队实力最强，即追求一种整体实力最大化，这是参赛之前每个院校必须做好的工作，组队原则是队员各方面能力能互补。
根据某院校20名参赛预选队员，学校决定从20名队员中选出18名队员参加数学建模竞赛。
根据对20名队员各项（7项）衡量指标判定学生的综合素质，我们通过定义7项指标的权重得到一个正互反阵， 采用层次分析法，进行分析，并且检验是否通过一致性检验，即0.1cicr ri=< 则通过一致性检验，那么就可以知道每一个学生的综合成绩，通过筛选把最差的两个学生排除，就得到安排人数及名单，经检验在问题一中各项指标分层分析都通过一致性检验，运用MATLAB进行计算输出结果。
在问题二中采用一随机三个人进行组合，进行随机组队，然后采用对每一个队组成的37⨯的一个矩阵这样的矩阵通过MATLAB计算有816个，那么就有816种组合方式，在矩阵中每一行表示学生的姓名，列表示学生的各项指标，为了让三个对员能够形成互补，我们采用调用函数max()方法进行搜索每一列最大值，构成一个新的数组，代表该队的各项能力水平，这样依次取出就得到816个队的各项指标的成绩，再与问题一里面的权重向量w相乘，就得到一个8161⨯的一个总体综合实力的矩阵，再通过排序筛选出最大的一个值，找到与之对应的组合队员，那么就可以确定该队实力最强。
问题三采用随机排序然后每隔3个数归为一个整体代表每一个，一共有六个，通过增加其随机次数来确定它的稳定值。
关键词：层次分析，随机数循环，加权向量，MATLAB，一致性检验一．问题重述：问题一：对于问题一的得要求要在20个队员中选出最好的18个人参加比赛，通过筛选把最后的两个同学进行排就可以确定参赛队员名单。
问题二：对于问题二，根据题目要求通过对全局组合进行筛选，这里运用问题一里面的数据，通过层次分析出来的权向量w，以及筛选出来的18个队员名单进行排列组合的所有可能性做一个全局计算，得到每种可能组队的一个总体评价分数指标，然后筛选出最大的一个分数，就可以知道该队的人员组合安排。
问题三：对于问题三，根据题目要求筛选出来的18名队员组成的六个队需要进行一个科学合理的搭配使得总体水平效果最好，要解决的问题是具体安排每一个队由哪些人员组成，需要解决的是队员组成的队伍里面队员能够进行相互各方面的缺陷，这样才能使总体效果最好。
二．模型假设：1. 假设竞赛水平的发挥只取决于表中所给的各项条件；2. 参赛队员都能正常发挥自己的水平；3.假设7个指标的影响度是逐渐降低的4.假设随机组组队，每个队员在该组都能弥补其他两人的不足5.假设每队的综合能力只是取决于他们的7项指标三．符号说明：CI：一致性指标；CR：一致性比率；RI：随机一致性指标；X：7个指标的权重Y: 每个队员的综合得分W:每名队员依据各个指标所占权重所得分数Tl：每个方案总分t:一个方案下每个队的竞技水平Z：表示组队的名称i四．模型建立与求解： 问题一：该问题是一个综合排序问题。
对于此类问题，可通过层次分析法知道不同评价指标所占权重，然后根据权重进行整体评估与排序。
在本题中，依据层次分析法，目标层为选择队员；准则层为学科成绩、智力水平、动手能力、写作能力、外语能力、协作能力、其它特长；方案层为A 、B 、C 、D 、E 、F 、G 、H 、I 、J 、K 、L 、M 、N 、O 、P 、Q 、R 、S 、T 这20个待选队员（如图1）。
假设7个评价指标所占权重是依次递减的，分别为1,2,3,4,5,6,7。
通过两两比较建立成对比较阵（如图2），然后进行一致性检验，若检验通过，则计算出目标层与准则层之间权重X 。
针对准则层与方案层，若用层次分析法，需建立7个2020 的矩阵，人为工作量过大；且心理学家认为，成对比较因素不宜超过9个，而此时的成对比较因素有20个，因此准则层与方案层之间的权重计算不用层次分析法，而通过Excel 直接依据各个指标所占权重计算每个人的得分，再将每个人的7个指标得分求和得出每个队员的综合得分Y ，并对总得分Y 降序排列排除最后两名队员。
图1：计算每名队员综合得分的方法如下：（1）在matlab 中输入正互反矩阵（图2），调用编写好的层次分析法计算权重方程xxjj0，得出CI 、CR ，判断一致性；（2）得出7个指标所占权重X ；目准方（3）通过Excel计算每名队员依据各个指标所占权重所得分数W；（4）每个队员各个指标的B求和，得出每个队员的综合分数Y；（5）个队员的综合分数C进行排序，选出前18位；输入正互反矩阵（图2）矩阵2：得出0.0326CI=，0.0247CR=当正互反阵为7阶时，对应的 1.32RI=得到结果：CI RI<且0.1CR<，所以通过一致性检验，可用产生的权重7个指标权重分别为：[]0.35430.23990.15870.10360.06760.04480.0312X=，，，，，，队员编号学科成绩智力水平动手能力写作能力外语水平协作能力其它特长A8.698.287.99.56对B 求和，得出每个队员的综合分数Y 如下表： T8对每个队员的综合分数Y 排序：由上表排序知，队员H、I综合得分较低，因此淘汰。
所选择的18名队员名单分别为:A、B、C、D、E、F、G、J、K、L、M、N、O、P、Q、R、S、T。
问题二：考虑到3名队员之间能力的互补性，需选出3名队员，他们每个人在7项评价指标中最高分予以保留生成新的最高分。
将新生成的7项最高分按第一问的权重相加，得出最高综合分。
这3名队员的综合最高分越高，则这只队伍的能力越强。
对于每一项评价指标，三人进行比较，将3人中的最高值予以保留，得到由三人成绩共同组成的新的一组指标。
将新得出的一组指标分别乘以第一组得出的权重，让后对一组中的7项指标求和，其积记为这一组的总分数。
求出所有组合情况下每组的总分数，并选出所有总分数中的最大值。
找出最大值所对应的组合情况，即为最佳3人组队。
经过程序运行计算，得出总分最大值为9.5178，此时为第622种组合情况，对应的队员名单为：G、S、L。
程序请看在附录-第二问问题三：要求18名队员组成6个队, 并且整体竞赛技术水平最高, 同时给出每个队的竞赛技术水平。
通过matlab 随机产生18个元素的一行18列矩阵，随机分成六组作为一个分组方案，编程类似问题二，最后通过总分t 衡量，量化看一个方案的优秀程度。
经过大数量的循环得到最优方案（1）一次循环即为一个方案，随机分出6个组，记为(1,...,6)i Z i =列出每个组的分数矩阵，例如随机组合一个组如下8.698.287.99.568.28.88.1 6.57.79.1288.68.58.59.29.68⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦（2）每个组各项的水平应该由其三个队员各项能力中最高的数组决定，所以用max()函数得出能代表每组各项水平，结果如下：[]8.698.58.59.29.68（3）将每组通过用max()函数得到的行向量乘以每项能力的权重X 得到t ,t 即为衡量每组综合能力的数值。
例如[][8.698.58.59.29.68*9.39409.39399.24528.96989.31149.297t X == 将t 向量六项元素求和得Tl ，用Tl 值来衡量该方案的优秀程度 解得结果如下：当前最优的六种组合[]A B C D E F G J K L M N O P Q R S T上面为筛选后的十八名队员排序编号分别为1,...18，所以对应上表得到组队方案：第一队BLG第二队NKO第三队CTP第四队EMQ第五队DSJ第六队AFR五．模型的误差分析在第一问中，本文采用了层次分析法。
依题意较主观的对7项评价指标进行了重要度的评测。
从不同的角度、不同侧重点对7项评价指标的重要度进行评测，其评测结果存在差异，这将导致7项评价指标所占权重存在差异。
在第三问中，由于全局搜索计算量过大，本文通过多次产生随机组合的方法求18名队员总体的最佳竞赛水平。
由于随机生成的组合方法不同，18名队员的分组情况会有差异，18名队员整体竞赛水平也会有差异，但误差可控制在0.01之内。
六．模型评价本文针对第一问，采用了层次分析法，能够较科学的得出7项评价指标指标所占权重。
但又未完全采用层次分析法，避免了由于成对比较因素过多而造成RI值不准确，保证了所求每个队员综合得分的准确性与科学性。
本文对18名队员所有组合情况进行了全局搜索，对于最佳组合能力衡量较全面，所选的3名队员能力具有互补性。
而对于每种组合情况，具有科学的量化标准。
本程序能够精确的选出所需的3名队员，并给出综合得分。
本文对于18个队员组成6队的人员分组，进行了随机生成，大大减少了计算机的工作量，同时所得结论亦科学合理。
模型的不足受题目本身的影响，有些误差无法避免，重要系数得到的正反矩阵是人为定义的误差无法避免。
七．模型推广此模型在对待评价对象进行全面而综合的科学评价，多个选择对象进行筛选，任务分配，组队等问题中有着广泛的应用，解决数学建模的最佳组队问题对实际的日常生活有重要意义。
层次分析可用于选择旅游方案，公司招聘职员等问题，八．附录：第一问：%产生7项评价指标的对应权重clear;clc;xxjj0([1 2 3 4 5 6 71/2 1 2 3 4 5 61/3 1/2 1 2 3 4 51/4 1/3 1/2 1 2 3 41/5 1/4 1/3 1/2 1 2 31/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1 21/7 1/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1])。