模糊综合评价法

模糊综合评价法在大学生就业选择的应用

信息管理与信息系统 2007级 xxx

指导教师江朝立

摘要：应用模糊数学理论，把模糊综合评价方法具体应用到大学生就业选择的综合评价研究中，结合大学生的实际情况将评价系统根据需要分成若干个指标，建立了因素集、评价集、权重集，实现对就业选择的综合评判。

关键词：大学生就业选择，模糊综合评价，权重

一.引言

随着我国社会的发展需要, 大学生的人数在以惊人的速度增加.在我们感叹教育素质提高的同时，也被就业问题深深困扰着。本文就常见的就业抉择运用模糊综合评价法法把一些定性的因素加以量化, 在每一层次上, 通过两两比较, 用设计判断矩阵的方法来提高就业生对各个就业出路差异的认识, 从而提高目标权重设定的准确性, 综合各种因素能够很有理性的从众多的决策方案中选择最优的方案。

二．评价项目

就业是大多数学生的选择。工作的人考虑的大多是可以早点工作早点赚钱早点独立, 工作可以学习好多实际应用的技能和经验, 因为这些在学校是无法学到的。

可以从以下各个方面做为评价项目的指标：

获得知识经验技能，经济考虑，自身发展机会，实现自身理想，社会需求。

三、模糊综合评价分析法主要原理

综合考虑所有因素的影响程度,并设置权重区别各因素的重要性,通过构建数学模型,推算出就业后的各种可能性程度,其中可能性程度值高者为就业选择的最终确定值，然后利用模糊变换原理对各指标综合。

模糊综合评判是对具有模糊性的对象进行全面的评价，它实际上是一个模糊变换，其数学模型为：

假设有两个论域分别为：因素集U=｛u1 ,u2 ,…,u n｝，u 为评价因素（评价指标）；评语集V=｛v1 ,v 2, …,v n｝，v 为评语等级或类别。

对U中全部因素分别进行单因素评价，则可获得从U到V的一个模糊关系矩阵[R]∈F(U×V)，称其为单因素评判矩阵。一般0≤r ≤1(i=1,2,3,…,n；j=1,2,3, …,m)。根据ij模糊关系的定义，r 表示某个评价对象按第i个评价指标衡ij量可以被评为第j个评语等级的隶属度，通过以下隶属度函数计算：

其中A ={A ,A ,…,A }是指标体系集合。i 1 2 n

若[R]∈ F(U× V)一经确定，而且存在一个模糊向量

[A]∈F(U)，则可唯一确定一个由U到V的模糊变换[B]：

其中：[A]=(a ,a , …,a )为评价因素权重集，a 为第1 2 n i

i个评价因素(评价指标)的权重系数，[B]=(b ,b ,…,b )为1 2 m

综合评判结果集，b 为某个评价对象属于第j个评语等级的j

隶属度

利用模糊变换结果作为评判基础，按照最大隶属原从而作为分级标准也应是模糊的，因此，评价对象应属于[B]中隶属度最大所对应的评语等级。

四、大学生就业选择的多级模糊综合评价指标及其抽样数据

指标的测量采用抽样调查的方法，利用语义学标度分为4个测量等级：最优、次优、可选、不可选。为了便于计算，我们将主观评价的语义学标度进行量化，随机抽查50个人分别对就业选择进行问卷调查。

评价表

评价结果

五．评价步骤

1．确定评价对象的因素集u 和集v

因素集F 即评价项目或指标的集合，{}12,,,p u u u u = 。 评定集E 即评价等级的集合，{}12,,,p v v v v = 。 2．统计、确定单因素评价隶度向量，并形成隶属度矩阵R 隶属度是模糊综合评判中最基本和最重要的概念 R=

3.确定权重向量WF 等

WF=（0.10,0.20,0.30,0.20,0.10） WE=(0.328,0.334,0.264,0.074) WE ’=(100,80,60,40)

4.按照某种运算法则，计算综合评定向量S 及综合评定值（u ） S=WFR,U=WE ’S T

U=

78.32

六、结论

结果表明，基于模糊综合评判的大学生就业选择的评价方法能较完整地反映影响大学生就业的因素，是一种实用而准确的评价方法，且易于推广使用。

大学生就业选择问题涉及到方方面面的因素,高校毕业生要想找到合适自己

0.40 0.30 0.20 0.10 0.50 0.40 0.10 0.00 0.36 0.24 0.28 0.12 0.04 0.36 0.50 0.10 0.36

0.40

0.20

0.04

的工作,就必须进行有效的就业选择。而将模糊综合评判理论应用于毕业生就业选择中,建立就业选择的模糊综合评价模型,在一定程度上解决了大学生择业分析中涉及大量模糊信息的评价问题。