层次分析法论文
浅谈层次分析法在体育科研中的应用的论文-教学论文
浅谈层次分析法在体育科研中的应用的论文摘要：层次分析法却正是一种有效地处理那些难于完全用定量方法来分析复杂问题的手段。
它可以将复杂的问题分解成若干层次，在比原问题简单得多的层次上逐步分析；本文从体育科研应用的角度出发，探讨层次分析法在体育科研中的应用。
关键词：层次分析法；体育科研恩格斯说过：“马克思的整个世界观不是教义，而是方法。
它提供的不是现成的教条，而是进一步研究的出发点和供这种研究使用的方法。
”这句话揭示了在科学研究中方法的重要性。
本文就系统论中的层次分析法在体育科研中的应用作以简要的论述。
一、层次分析法介绍ahp法是美国运筹学家t.l.saaty在20世纪70年代提出的一种定性与定量相结合的决策分析方法。
自从高兰尼柴（h.ghlanezhad）1982年冬在北京召开的国际能源、资源与环境学术讨论会上介绍了他的老师saaty首倡的层次分析法后，国内不少单位都开展了层次分析法的应用研究工作。
最早的研究是在能源问题上，对城市节能方案的选择、省区各类煤矿开采方式的选取展开了研究，后来又用于研究科学技术成果的评比、地区经济发展方案比较和新技术的发展前景分析。
ahp法进行决策分析的最终目的是定量的确定其决策方案对于总目标的重要程度，并以此为依据进行方案选择。
其原理是：将所研究的问题按其性质把各种选择指标、方案进行分类，并划分为若干层次，使问题转化为各指标方案形成对优劣的排序问题，通过构造判断矩阵，计算出某一层次因子相对于上一层次各个因素的单排序结构和相对于上一层次的总排序权重。
具体步骤如下：（一）建立层次结构模型将所研究的问题包含的因素划分为不同层次(如图2.1)所示。
判断矩阵是准则bi在总目标a中相对重要程度或方案i对某一准则bi而言的优越程度用数量表达的矩阵形式。
判断矩阵元素之间反映了人们对各因素相对重要性的认识，一般用1—9及其倒数的标度方法(见表1)所示。
（三）层次排序及其一致性检验计算判断矩阵的最大特征向量，每个元素所对应的特征向量的分值就是该元素对于上层有关元素的重要性单排序值。
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本科生毕业论文
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每年一度的奖励时，绩效考核结果是重要的依据。 4）人事调整：人事调整必须严格与人事考核的结果结合起来，各类企 业根据自身情况，制定相应的升迁基准和等级。 5）薪资调整：根据绩效考核的结果对薪资做适当的调整，以调动员工 的积极性。 6）横向比较：将工作成果与目标比较，考察员工工作绩效如何。 7）纵向比较：员工之间的绩效比较，找出不足之处。 （2）对主管来说 1）帮助下属建立职业工作关系。 2）借以阐述主管对下属的期望。 3）了解下属对其职责与目标任务的看法。 4）取得下属对主管、公司的看法和建议。 5）提供主管向下属解释薪资处理等人事决策的机会。 6）共同探讨员工的培训和开发的需求及行动计划。 （3）对员工来说 1）加深了解自己的职责和目标。 2）成就和能力获得上司的赏识。 3）获得说明困难和解释误会的机会。 4）了解与自己有关的各项政策的推行情况。 5）了解自己在公司的发展前程。 6）在对自己有影响的工作评估过程中获得参与感。 现归结如图 2-1。
组织共同目标组织绩效的衡量标准
部门特定目标部门绩效的衡量标准
上司为下属列示 目标和衡量标准
员工为自己计划 目标和衡量标准
与员工达成共同的目标与衡量标准 回顾组织的 绩效状况 中期考核提供有关已建立目 标完成程度的反馈信息
不适部分调整 新增部分加入
按照已建立或修正的目 标对员工进行绩效评估 图 2-2 目标管理法程序[5]
3
本科生毕业论文
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2 绩效考核理论概述
2.1 绩效考核的概念
2.1.1 绩效考核的定义 绩效考核[1]是一种正式的员工评估制度，它是通过系统的方法、原理来 评定和测量员工在职务上的工作行为和工作效果。员工绩效考核是“按照一 定的标准，采用科学的方法，检查和评定企业员工对职务所规定的职责的履 行程度，以确定其工作业绩的一种有效的管理办法”。 就像 Bates 和 Holton（1995）提出的那样，“绩效是一个多维建构[2]， 观察和测量的角度不同，其结果也不同”。我们从不同的科学领域出发来认 识绩效，所得到的结果也有所差异。 从管理学的角度看，绩效是组织期望的结果，是组织为实现其目标而展 现在不同层面上的有效输出，它包括个人绩效和组织绩效两个方面。组织绩 效是建立在个人绩效实现的基础上，但是个人绩效的实现并不一定保证组织 是有绩效的。 从经济学的角度看，绩效与薪酬是员工与组织之间的对等承诺关系，绩 效是员工对组织的承诺， 而薪酬是组织对员工做出的承诺。 一个人进入组织， 对组织要求的绩效做出承诺，是进入组织的前提条件。当员工实现了他对组 织的承诺，组织就实现其对员工的承诺。这种关系体现了等价交换的原则， 而这一原则正是市场经济运行的基本规则。 从社会学的角度上看，绩效以每个社会成员按照社会上所确定的角色承 担他的那一份职责。他的生存权利是由其他人的绩效保证的，而他的绩效又 保证其他人的生存权利。因此，出色的完成他的绩效是他作为社会成员的义 务，他受惠于社会就必须回馈社会。 2.1.2 绩效考核的作用 （1）对公司来说[3] 1）员工培训：管理者以及培训工作负责人，在进行培训需求分析时， 应把人事考核的结果作为员工是否需要培训，对员工实行 有针对性的指导，改善和提高员工的工作绩效。 3）适时激励：对考核结果优异者或突出者，给予一定的奖励。在决定
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欧洲五大足球俱乐部的数学建模分析论文统计学杨子清 101201010117前言：纵观当今欧洲足坛，风起云涌，豪强并起。
巴萨皇马，称雄西甲；德甲拜仁，一枝独秀；蓝黑军团国际米兰，逐鹿意甲之天下；英超一霸切尔西，竟然也能在高手如林的欧冠赛场捧杯。
欧洲的足球水平为何如此之高？五大豪强的经验又带给了我们什么样的启示呢？这便是本文要探讨的问题。
本文引用了数学建模的思想，采用了层次分析法对欧洲五大足球俱乐部的综合实力进行理性而深入的分析。
所谓数学建模，就是对现实世界中的某一特定现象，为了某一特定的目的，做的简化假设，运用数学工具，得到一个数学结构。
而层次分析法，是建模中常用的方法之一。
通过层与层之间的对比分析，得出实际问题中的某些结论。
本文所研究的问题是关于五大足球俱乐部的综合实力排名情况。
现实的足球世界中，影响一支球队的综合能力有许多。
例如进攻能力、防守能力、球员能力、教练的执教能力、裁判的执法能力等。
这些因素都是对于一支的球队综合实力有着或多或少的影响。
但他们各自的权重并不一样，所以，如何筛选这些因素是本文分析的关键所在。
众所周知，当数学模型建立之后，还不能马上用于实际分析，必须对模型做进一步的检验。
由于本文数据分析过程较为繁琐，所以检验部分并非人工完成，而是运用电脑软件R来完成的。
采用了Satty的检验方法对模型进行分析，使模型分析的可信度大大提高。
关键词：数学模型、层次分析法、欧洲足球一、数学建模的基本过程：如下图所示图1：数学建模基本流程图层次分析法把人的思维层次化、数量化, 并用数学为分析、决策、预报或控制提供定量的依据。
这一方法的特点是在对复杂决策问题的本质、影响因素以及内在关系等进行深入分析之后, 构建一个层次结构模型, 然后利用较少的定量信息, 把决策的思维过程数学化, 从而为求解多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供一种简便的决策方法 , 尤其适合于人的定性判断起重要作用的、对决策结果难于直接准确计量的场合。
层次分析方法范文
层次分析方法范文案例背景：小明是一名大学生，想要购买一辆新车。
他希望车辆的品牌知名度高、车辆性能好、价格合理等因素都可以考虑到，从而做出最佳决策。
步骤一：建立层次结构在层次分析方法中，首先需要建立一个层次结构，包含了问题的各个方面，以及它们之间的关系。
对于小明的问题，他可以将层次结构分为三个层次：品牌知名度、车辆性能和价格。
步骤二：构建判断矩阵判断矩阵是层次分析方法的核心，用于比较不同因素之间的重要程度。
小明需要根据他对每个因素的主观判断来构建判断矩阵。
例如，他认为品牌知名度比车辆性能重要，可以给予品牌知名度一个更高的权重。
在这个过程中，小明需要和他对车辆品牌的了解程度进行比较，以及和他对车辆性能的需求进行比较。
步骤三：计算权重向量通过对判断矩阵进行计算，可以得到每个因素的权重向量。
小明可以使用软件或者Excel等工具来进行计算。
权重向量表明了不同因素对最终决策的影响程度。
例如，如果品牌知名度的权重向量为0.6，车辆性能的权重向量为0.3，价格的权重向量为0.1，则表明品牌知名度对最终决策的影响最大。
步骤四：一致性检验在确定权重向量之后，需要进行一致性检验来验证判断矩阵的合理性。
一致性检验可以使用一致性指标CI和一致性比例CR来进行评估。
如果CR值小于0.1，则说明判断矩阵是一致的。
如果CR值大于0.1，则需要重新调整判断矩阵，直到CR值小于0.1为止。
步骤五：综合评估与决策通过计算得到的权重向量，可以对各方案进行综合评估，从而做出最佳决策。
小明可以将不同品牌的车辆在品牌知名度、车辆性能和价格等方面进行评估，然后乘以对应的权重向量，得到综合评估分数。
最终，小明可以选择综合评估分数最高的车辆作为他的购买决策。
层次分析方法是一种科学而系统的决策方法，可以帮助我们在面对复杂问题时做出更加准确的决策。
通过对层次结构的建立，判断矩阵的构建，权重向量的计算以及一致性检验的评估，可以得出最佳决策方案。
同时，在进行层次分析方法时，我们还应该注意对各个因素进行实际情况的分析和评估，以保证最终的决策是科学和合理的。
毕业论文-用层次分析法解决大学生考研择校问题【范本模板】
用层次分析法解决大学生考研择校问题摘要：关于考研择校问题，一直困扰着很多准备考研的大学生。
选择一个好的学校，好的专业,一个拥有深厚文化底蕴的城市等等，都是大学生所要考虑的问题.那么怎样才能从这么多的研究生院中合理的选出自己理想的学校呢？层次分析法恰恰就能解决这样的问题。
这篇文章对大学生考研择校问题进行了研究，根据每个人对待问题的权重不同,经过构造、计算,最后选择出自己理想的研究生院。
关键词：考研择校层次分析法成对比较矩阵1-9比较尺度一致性检验Solving the Problem about Selecting Postgraduate school by AHPAbstract: Nowadays，most undergraduate students who desire to receive postgraduate education are puzzled in selecting schools.A good college，most popular majors，a city of rich cultural deposits are all what the students concern about。
So how to select one’s preferable schools according to theses factors？Analytic hierarchy process just can solve this problem.The method will be used to analyze and study this problem in this article。
According to the weight of each different，after construction，calculation,and finally select a postgraduate school.Key words: Postgraduate school Selection;Analytic hierarchy process；Comparative matrix in pairs;1-9 comparative scale；Consistency inspection.引言对于大学生考研选取研究生院的问题，一直是在校大学生比较迷茫和困惑的问题。
系统工程——层次分析论文
层次分析法第三方物流供应商选择摘要: 为了提高企业的核心竞争力，越来越多的企业把第三方物流公司引入到其供应链中，但是如何选择一个合适的物流供应商则是一个困扰企业的关键问题。
本文根据层次分析法的原理，建立了针对第三方物流供应商选择的多目标决策模型，为企业正确选择物流供应商提供了一种科学实用的定量方法。
关键词：第三方物流层次分析供应商选择1. 分析的目的和意义随着现代企业生产经营方式的变革和外部市场条件的变化，第三方物流这一新兴的物流形态已经得到人们的高度重视。
由于竞争压力的加大和经济活动的全球化，企业不得不集中有限的资源专心于自己的核心业务，将非核心的部分外包，由此形成了快速增长的第三方物流服务市场。
众所周知，使用第三方物流服务可以给企业带来集中主业、减少投资、降低成本及提升企业形象等诸多好处。
但, 充分发挥第三方物流优势的前提是企业必须正确选择第三方物流合作伙伴，如果企业选择不当，则企业的物流外包策略不仅不能实现，反而会给企业带来战略机密泄露、客户关系管理失控、解除合作关系等风险。
因此, 选择最佳第三方物流供应商对于企业的发展有重大的战略意义。
本文以层次分析法为基础构建矩阵，解决排序问题即权重问题，并通过一致性检验，建立第三方物流选择综合评价模型以解决企业物流外包工作中的难题。
对第三方物流供应商选择的评价，主要考虑方面有服务质量、服务能力、规模实力、服务价格等，对这些方面进行评价、排序，然后做出决策。
2. 应用层次分析方法的分析过程1）建立系统的解析结构模型（1）确定系统的因素设系统为S，该系统用集合形式S={P1,P2⋯⋯,Pn} 表示。
一般来说。
其中因素的确定视研究问题的深度和广度决定。
该问题是总目标是评价第三方物流供应商综合素质。
根据问题的性质和目前对第三方物流供应商的研究现状，我们将服务质量、服务能力、规模实力、服务价格作为评价目标的基本评估准则。
在这三个基本准则下，再设立相应的评价指标。
《基于层次分析法的XS公司财务风险评价与控制研究》范文
《基于层次分析法的XS公司财务风险评价与控制研究》篇一一、引言随着经济的全球化和市场竞争的日益激烈，企业的财务风险问题日益凸显。
如何有效地进行财务风险评价与控制，已成为企业持续健康发展的重要课题。
本文以XS公司为研究对象，运用层次分析法，对其财务风险进行评价与控制研究，以期为XS公司的财务管理提供理论支持和实践指导。
二、层次分析法概述层次分析法（AHP）是一种定性与定量相结合的、系统化、层次化的决策分析方法。
它将复杂的问题分解为多个层次，通过对各层次的分析与综合，得到一种较为科学的决策结果。
在财务风险评价中，层次分析法能有效地将财务指标与非财务指标相结合，全面反映企业的财务风险状况。
三、XS公司财务风险评价1. 评价指标体系构建根据XS公司的实际情况，结合层次分析法的特点，构建了包括财务状况、经营效率、市场环境、管理风险四个一级指标的财务风险评价指标体系。
其中，财务状况包括资产负债率、流动比率等；经营效率包括总资产周转率、净利润率等；市场环境包括行业竞争状况、政策法规等；管理风险包括内部管理效率、人员素质等。
2. 数据收集与处理通过收集XS公司近几年的财务报表、行业报告、内部管理资料等数据，运用层次分析法对数据进行处理，得到各指标的权重。
3. 风险评价结果根据各指标的权重和实际数据，对XS公司的财务风险进行评价。
评价结果显示，XS公司的财务风险主要表现在资产负债率较高、流动比率偏低等方面。
四、XS公司财务风险控制1. 制定风险控制策略根据风险评价结果，制定相应的风险控制策略。
包括优化资本结构、提高资产质量、加强成本控制、提高市场竞争力等。
2. 建立风险控制体系建立包括风险识别、评估、监控、报告等环节的风险控制体系。
通过定期进行风险评估和监控，及时发现和解决财务风险问题。
3. 加强内部管理加强内部管理，提高管理效率和管理水平。
包括完善内部控制制度、提高人员素质、加强信息化建设等。
五、结论与建议通过运用层次分析法对XS公司的财务风险进行评价与控制研究，可以看出XS公司存在一定的财务风险，但通过制定合理的风险控制策略和建立完善的风险控制体系，可以有效地降低财务风险。
层次法数学建模论文
层次法数学建模论文层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
下文是店铺为大家整理的关于层次法数学建模论文的范文，欢迎大家阅读参考!层次法数学建模论文1层次分析法建模70 年代由美国运筹学家T·L·Satty提出的，是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法论。
吸收利用行为科学的特点，是将决策者的经验判断给予量化，对目标(因素)结构复杂而且缺乏必要的数据情况下，採用此方法较为实用，是一种系统科学中，常用的一种系统分析方法，因而成为系统分析的数学工具之一。
一、问题举例：A.大学毕业生就业选择问题获得大学毕业学位的毕业生，“双向选择”时，用人单位与毕业生都有各自的选择标准和要求。
就毕业生来说选择单位的标准和要求是多方面的，例如：① 能发挥自己的才干为国家作出较好贡献(即工作岗位适合发挥专长);② 工作收入较好(待遇好);③ 生活环境好(大城市、气候等工作条件等);④ 单位名声好(声誉-Reputation);⑤ 工作环境好(人际关系和谐等)⑥ 发展晋升(promote, promotion)机会多(如新单位或单位发展有后劲)等。
问题：现在有多个用人单位可供他选择，因此，他面临多种选择和决策，问题是他将如何作出决策和选择?——或者说他将用什么方法将可供选择的工作单位排序?B.假期旅游地点选择暑假有3个旅游胜地可供选择。
例如：P1：苏州杭州，P2北戴河，P3桂林，到底到哪个地方去旅游最好?要作出决策和选择。
为此，要把三个旅游地的特点，例如：①景色;②费用;③居住;④环境;⑤旅途条件等作一些比较——建立一个决策的准则，最后综合评判确定出一个可选择的最优方案。
目标层准则层方案层C.资源开发的综合判断7种金属可供开发，开发后对国家贡献可以通过两两比较得到，决定对哪种资源先开发，效用最用。
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多目标规划结课论文论文题目：层次分析法在人才招聘中的应用研究如何从众多的应聘者中甄选出适合于本企业的人才是人力资源管理所面临的重要课题之一。
目前用人单位在招聘员工时,通常只是对众多的应聘人员进行简单的考察。
因受各种主客观因素的影响,对应聘人员的评价难免有失公正。
文章以某大型企业高层次人才的胜任力模型为例，设计了在招聘过程中甄选应聘者的指标体系，在评估方法上，采取定性与定量相结合的方法，运用层次分析法(AHP)确定了指标权重系数，针对甄选指标的模糊性，建立了评估的模糊综合评价模型，并进行了应用实例评估，结果表明，所建立的应聘者甄选评估体系是实际可操作的。
关键词：胜任力模型；层次分析法；模糊评价随着我国经济的飞速发展，人才已成为各企业竞争的核心要素。
这当中，人才招聘是企业实施人才战略，合理配置人才梯队最为基础性的工作，同时对于企业提升人才队伍整体水平有着至关重要的意义。
从企业人力资源规划角度出发，员工招聘规划是企业人力资源规划最为基础性、决定性的工作，员工招聘规划的合理性直接对企业人力资源规划中后续工作产生重要的影响。
图1揭示了员工招聘规划在企业人力资源规划中扮演的重要角色，充分体现了人才招聘在企业战略发展中的重要意义。
在人才招聘的工作中，常常会遇到许多模糊的概念，例如，人才业务能力的大小、思想水平高低、身体状况等。
传统的人才招聘工作中，多采用团队针对应聘者多方面表现，综合评价进行人才甄选，该方法虽然采用团队综合评价，但由于团队中领导者的导向作用会对团队成员对应聘者评价有不同程度的影响，而且团队成员做出的评价本身都具有主观性，导致最终的结果客观性不强，且针对不同应聘者的可比性不够。
模糊优选的基本理念是将模糊的问题通过合理的评定、比较实现量化，将模糊优选模型应用于人才招聘问题中，可实现将模糊问题清晰化，同时在此基础上引入层次分析法，对人才模糊优选中的各影响因素赋予合理权重，最终实现人才招聘的规范化、客观化。
一、胜任力模型概述胜任力模型是指构成每一项工作所必须具备的胜任力总和。
一个完整的胜任力模型，通常包含了一个或多个群组，而每个群组底下又包含了若干个胜任力特征，且每个胜任力特征都有着一个描述性定义及3～5级行为描述或在工作中可以展现出这个才能的特定行为[1]。
近三十年来，胜任力模型作为最好的方法之一而应用于人员招聘和发展流程上，并被广泛地接受。
一个构建完好的源于组织的商业战略的胜任力模型，能够帮助组织定义出在某一工作岗位上作出优异表现所必需的行为和个人特质。
该岗位特征模型能明确担任该岗位工作的人员所应具备的胜任特征及其组合结构，也可以成为从外显到内隐特征进行人员素质测评的重要尺度和依据，从而为人力资源的招聘工作提供了科学的依据[2]。
也就是说，胜任力模型成为一个“标杆”，依据这一标杆来评估新员工。
现代人力资源管理要求运用科学的评价系统对应聘者的素质、知识及潜能等方面做出客观公正的评价[3]。
有效的招聘既使企业得到了良好的人力资源，同时也为人员的保持打下了基础，有助于减少因人员流动过于频繁而带来的损失，增强组织的凝聚力，提高士气，增强员工对组织的忠诚度。
德斯勒曾在其著作中介绍，“公司招募过程质量的高低会明显地影响应聘者对企业的看法”[4]。
在有效的胜任力评价模型中，对应聘者个人的评估是决定其是否聘用、确定其薪酬和入职及在职培训内容的依据。
在评估方法上，应当采取定性与定量相结合的方法，建立评估模型，合理确定评估指标体系和指标权重，进行有效的员工甄选。
由于指标在不同程度上存在模糊性和层次性，在招聘过程对员工的各方面素质的综合评价可以采用层次分析法与模糊综合评价相结合进行。
二、员工招聘评价指标设计不同岗位的评价指标侧重点不同，指标权重也不一样，准确、合理的权重可使招聘者能够集中主要精力完成重要而复杂的指标评价，也能使招聘者更客观地考查应聘者的综合素质。
本文以某大型企业高层次人才的胜任力模型为例，设计绩效评估指标体系,采用AHP法确定评估指标的权重。
首先总结出递阶层次结构（见表1），构造比较判断矩阵，然后用和积法求矩阵的特征向量和特征根，并进行一致性检验，满足一致性检验的判断矩阵，其特征向量的各分量即为各个指标对上层指标的权重。
（1）构造评估指标体系（见表1）利用AHP 法对某大型企业高层次人才的胜任力特征内容进行分析，可建立三个层次的结构模型，即评估内容层、评估目标层、评估指标层。
评估内容层是指评估所指向的具体对象与范围，它具有相对性。
对于不同群体评估的内容存在差异。
评估内容层中的元素是对应聘者进行评估的内容。
某大型企业高层次人才的素质测评内容主要包括：知识素质、能力素质、个性与动机。
评估项目层是根据评估内容的要求给出的，是对评估内容的具体规定。
如知识素质内容，要通过以下评估项目：本学科专业知识、相关专业知识、文理综合知识以及其他生活常识来体现。
而知识素质只是对评估项目的一个综合说明。
测评项目的选择要通过一定的定量分析方法来实现，不能任意的指定。
一般采用德尔菲咨询、问卷调查与层次分析法、多元分析法进行选择。
评估指标层是评估项目层的可操作化的表现形式。
对于每一个测评指标都必须认真分析研究，给予清楚、准确的表述，使评估各方均能明确评估指标的涵义，不会因对测评指标的不同理解而导致标准掌握不一产生评估结果误差。
选择评估指标时不但要求要具有实际价值，还要是切实可行的，最好是能够量化的。
由于各企业各岗位之间存在差异，因而其评价的指标设定也要因企业和岗位而异[5] [6]。
表1 XX企业高层次人才胜任力特征模型评估指标体系（2）分别构造判断矩阵本文只针对项目层进行讨论，为了计算项目层中的18个因素相对于胜任力特征模型A的组合权重，通过多方讨论及专家咨询，根据表2，对各指标进行两两比较，采用层次分析法，确定其权重，构造出判断矩阵[7]。
（表3~7）表2 判断矩阵中各元素的确定aij两指标相比解释1 同等重要指标i和j同样重要3 稍微重要指标i比j略微重要5 明显重要指标i比j重要7 重要得多指标i比j明显重要9 极端重要指标i和j绝对重要2、4、6、8 介于两相邻重要程度间以上各数的倒数两目标反过来比较表3 知识素质评估的判断矩阵及权重C 1P11P12P13P14W1P111 2 4 8 0.52P121/2 1 3 3 0.27P131/4 1/3 1 3 0.14P141/8 1/3 1/3 1 0.07表4 能力素质评估的判断矩阵及权重表5 个性特征评估的判断矩阵及权重表6 求职动机评估的判断矩阵及权重表7 胜任力模型综合评价的判断矩阵及权重（3）确定各指标权重1）首先将判断矩阵的每一列元素作归一化处理，其元素的一般项为1ijij nkjk p P p==∑ （i,j=1,2,3,…,n ）2) 将各列归一化后的判断矩阵按行相加1ni ij j W p ==∑ （i,j=1,2,3,…,n ）3）再将向量12[,,...,]T n W W W W =归一化，得到1ii njj W W W==∑ （i,j=1,2,3,…,n ）得到的1,2,[...,]T n W W W W =即为所求特征向量。
4）计算判断矩阵的最大特征根为max 1()nii iPW nW λ==∑式中：()i PW 为PW 的第i 个分量素。
5）进行一致性检验。
1）计算一致性指标CI 。
max 1nCI n λ-=-2）由表8查找相应的平均随机一致性指标RI 。
表8 随机一致性指标3)计算随机一致性指标CR 。
CI CR RI=一般而言CR 愈小，判断矩阵的一致性愈好，通常认为CR<0.1时，判断矩阵满足一致性检验；否则，应对判断矩阵进行适当调整[8] [9]。
通过上述步骤（3）（4），得到各指标权重系数，同时，通过了一致性检验（CR<0.1，见表9），各个指标的权重系数W 见表2~6。
表9 一致性检验三、胜任力评估模糊评价模型（1）设计评估指标集A={ C 1 ,C 2 ,C 3 ,C 4}，分别表示胜任力模型项目层的{知识素质、能力素质、个性、动机}四个方面。
确定评估指标子集{}i ij C P =（i=1~4,j 为第i 个子集中指标的个数），例如11121314{,,,}i C P P P P =（指标含义见表1）(2)确定评价等级及其相应标准，给出评语集123{,,}V v v v =={优秀，合格，不合格}，评价等级分为3级，其中90~100分为优秀，60~89分为合格，0~59分为不合格。
将评语集的等级归一化，得到评价等级向量H={1，0.75,0.4} (3)确定权重系数矩阵W 。
应用AHP 法得出的各个评估指标的权重，即1234{0.52,0.27,0.14,0.07}{0.36,0.26,0.15,0.11,0.08,0.04}{0.58,0.24,0.13,0.05}{0.58,0.25,0.13,0.04}W W W W ====（4）进行单因素评价1）首先建立单因素评判矩阵{}i ij R r =。
由于指标ij P 的模糊性，可以通过德尔菲法得到ij P 隶属于第j 个评语j v 的程度，据此构造评判矩阵。
为了统计上的方便，隶属度ij r 用招聘小组赞同该因素的比例为某个评估等级的方法来表示。
将招聘小组填写的评语进行数学处理，可得到模糊评判矩阵。
2）单因素评价i i i B W R =⋅（i=1~4）(5) 进行多因素综合评价，得出最终评价结果。
由i B 构成更高一级的矩阵R ，最后求得综合评价矩阵B ，B 为综合评价的结果,即11223244W R W R R W R W R ⋅⎡⎤⎢⎥⋅⎢⎥=⎢⎥⋅⎢⎥⋅⎣⎦ B W R =⋅ 最后，计算综合评价值T E B H =⋅E 的大小，反映了应聘者在胜任力评价模型上的优劣，从而为企业选择合适的人才提供科学依据[10]。
四、应用实例以某大型企业胜任力模型为例,在招聘过程中采用文中建立的指标体系与指标权重系数，应用模糊综合评价模型进行员工胜任力评估，以挑选出企业所需要的人才。
（1）通过招聘小组评语，并进行数学处理，得到模糊评判矩阵。
10.600.4000.700.300R =0.800.2000.400.600⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭20.600.4000.700.3000.800.2000.600.4000.200.8000.100.900R ⎛⎫⎪⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭30.600.4000.700.300R =0.800.2000 1.000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 40.600.4000.400.600R =0.800.2000.700.300⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭（2）进行单因素评价i i i B W R =⋅（i=1~4），得到111B W R =⋅={0.64,0.36,0}222B W R =⋅={0.60,0.40,0}333B W R =⋅={0.62,0.38,0}444B W R =⋅={0.58,0.42,0} (3)进行多因素综合评价，得出最终评价结果B 。