基于层次分析法对部门人员选拨的评价与分析

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1、基于层次分析法对部门人员选拨的评价与分析摘要近年，随着人事改革的深入，如何在人员选拨中达到公正公平，并能切实选只考虑主要因素，忽略其他次要因素，且主要因素所占比例相同。在第一步的基础上，考虑次要因素，且次要因素所占权重相同。在第二步基础上，考虑各主要因素与次要因素所占权重不同，即采用层次分析法分析得出最佳人选。图1拨出企业所需要的人才已经显得日益重要。问题一：对于部门如何确定教学管理科和试验件学科科室人选最优化人员分配问题，我们首先采用简单模型Ⅰ（只考虑主要因素，忽略其他次要因素，且主要因素所占比例

2、相同），并采用线性加权和法，求出近似最佳方案。在此基础上，使用经过优化的模型Ⅱ（在第一步的基础上，考虑次要因素，且次要因素所占权重相同）。最后，综合所有因素采用模型Ⅲ（层次分析法），对近似最佳方案逐步求精，求出最佳人员选拨方案。对以上三种数学模型，我们使用MATLAB对其进行求解。经过三种方案的比较，我们最终选拨结果如下：教学管理科（8人）—AGIJLRYD，服务水平指标（即线性加权和）为70.8429；实验教学科（8人）—OKWMVCBE，服务水平指标（即线性加权和）为68.0296。问题二：一、

3、问题的重述学校教学管理科和实验教学科进行人员选拔，负责人从学科成绩、智力水平、动手能力、写作能力、外语水平、协作能力、其他特长等方面进行选拨，并从25名候选者选出16人，各科室8人，试用一个月后，将淘汰16人中的8人（即每科室淘汰4人）。1问题1确定拟录的16人名单；确定最佳的教学管理科和实验教学科科室人选，使得该科室整体管理、服务水平最高，给出每科室的服务水平指标。用数值试验说明你的上述结论。问题2根据试用的一个月内，向学生、教师发放问卷以调查服务质量、同科室人员相互评价等措施，淘汰8人，试给出淘

4、汰的人员名单并说明理由，根据暴露的弱点，并给主管部门响应的建议。二、问题的假设及分析基本假设1：分数能够客观反映应聘者的能力，且不考虑主管部门的主观因素基本假设2：忽略同科室人员相互磨合程度对科室整体服务水平的影响基本假设3：服务水平指标由科室人员的线性加权和进行量化基本假设4：针对教学管理科其主要因素为学科成绩和写作能力，其余为次要因素；针对实验教学科其主要因素为动手能力和智力水平，其余为次要因素问题一模型Ⅰ假设及分析：只考虑主要因素，即针对教学管理科，学科成绩及协作能力所占权重各为0.5，其余为

5、0；针对实验教学科，智力水平及动手能力所占权重各为0.5，其余为0。模型Ⅱ假设及分析：设主要因素权重x，则次要因素权重为（1-2x）/5。模型Ⅲ假设及分析：采用层次分析法综合分析此问题，并建立3层模型，如图2。服务水平最佳方案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他特长应聘人员（25人）图2并根据基本假设及实际经验，针对教学管理科，其两两比较矩阵A1（如表1所示）针对实验教学科，其两两比较矩阵A2（如表2所示）。1135760.33333370.33333313540.250.20.33

6、33331130.230.1428570.21110.230.1666670.250.333333110.142857335557170.1428570.20.3333330.3333330.3333330.1428571表110.3333330.23317310.5333552155770.3333330.3333330.213350.3333330.3333330.20.33333310.333333310.3333330.1428570.3333333130.1428570.20.142857

7、0.20.3333330.3333331表2问题2一、模型的建立与求解1模型Ⅰ的建立与求解设人员测评矩阵为R，教学管理科权重矩阵为X11，实验教学科的权重矩阵X12，教学管理科的线性加权和矩阵为P11，实验教学科的线性加权和矩阵为P12。矩阵X11X11=[0.500000.50]矩阵X12X12=[00.50.50000]1按照线性加权和的方法，P11=R×X11T，P12=R×X12T结果如下：P11=[9.05008.65008.80009.15009.00009.10009.20008.35

8、008.50008.85009.25009.65009.40008.80009.25009.40008.75008.95008.70009.00009.05008.90009.00009.20008.6500]P12=[8.60008.45008.55008.60008.45008.70009.30008.90008.30008.35008.10008.60008.95008.25008.75008.50008.70008.75008.85009.15008.7500