数学建模竞赛参赛的队员选拔与组队问题资料

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1、数学建模竞赛参赛的队员选拔与组队问题【摘要】本文根据竞赛队员的选拔和组队问题的基本要求，制定合理假设并求解。依据各种能力的权重，建立能力加权值图表，由能力加权值排名进行参赛队员的选拔。在确定最佳组队的问题上，首先以综合加权能力为依据选择，再根据相对优势制定调整方案。为参赛队员组队的方案参照了最佳组队的方法并进行了推广，使所有队伍之间能力相差降低。最后，建立与最大值及差值相关的目标函数，将队员组队，并将模型进行推广和改进。关键词：加权相对优势差值一、问题描述问题描述：在参加数学建模竞赛活动中，各院校都会遇到如何选拔最优秀的队员和科学合理的组

2、队问题。今假设有20名队员准备参赛，根据队员的能力和水平要选出18名优秀队员分别组成6个队，选拔和评价队员主要考虑的条件依次为有关的学科成绩（平均成绩）、智力水平（反映思维能力、分析和解决问题的能力等）、动手能力（计算机的使用及其他方面的实际操作能力）、写作能力、外语水平、协作能力（组织、协调）和其它特长，每个队员的基本条件量化后如下表（略）：（1）在20名队员中选择18名优秀的队员参加竞赛；（2）确定一个最佳的组队使得竞赛技术水平最高；（3）给出由18名队员组成6个队的组队方案，使整体竞赛技术水平最高；并给出每个队的竞技水平。二、问题分

3、析：队员选择上，关于队员的选取，要从20名队员中淘汰两人。可采取排名然后去除后两名的方法。根据原表格的数据，队员的评估指标分为了7项。这7项指标的平均值、波动程度都不同。因此，每种能力的权重不一致，因此采用表示差距的方差和原始指标的积来表示该队员在这项能力上的加权指标。组队原则上：为了组成一个最强的组队方案，首先从综合加权能力的排名入手，再让每位队员的劣势得以补充。综合所有的18名队员进行分组，可以根据以下原则进行分组强弱队员结合，综合实力较差的队员要有加权能力较强的队员给予补充；强弱能力结合，某一项能力较差的队员要有在该项能力较强的队员

4、给予补充；不可以存在弱项，表现在模型里即为，各指标的最大值均非负。三、基本假定（一）所有指标均能够正常反映一个队员在该项目上的能力；（二）选取参赛队员时，淘汰的标准为选择20名队员中实力差的两名；（三）选择最优的组队方案时，优先考虑已选出的18名队员中综合实力较强的3名，根据弱项进行调节；（四）为已选择出的18名队员制定组队方案时，不能让某些队伍实力过强，应保持总体水平的均衡；（五）选择队伍的过程中，不能让所有队员均在某一方面占有弱项；（六）综合实力强的队员对综合实力弱的队员进行补充；（七）一个队在某一方面的能力体现为在这方面最强的队员的

5、能力。四、符号说明学科成绩、智力水平、动手、写作、外语、协作能力和其他特长分别编号为将各名队员编号为初表格中的始值定义为，该项能力在队员中的标准差为其中第名队员的第项能力为第名队员的加权能力为第名队员的第加权能力为第项能力的平均加权值为第名队员的加权能力与平均能力的差值为表示各元素中的最大值表示各元素的标准差五、模型建立与求解五．（一）.建立加权指标模型并排序五．（一）.1求解权重系数对表格分析可知，各个队员的7种能力均呈现一定的波动，各种能力的对比中，有的能力在各位队员里差别很大，而有的差别很小。计算可知，各种能力在队员中的标准差如下：

6、表一——各项能力的权重系数能力指标（）学科成绩（1）学科成绩（1）动手能力（3）写作能力（4）外语水平（5）协作能力（6）其它特长（7）2.9081782.1784172.438344.4485392.3301291.0630157.908856可见，“协作能力”在各个队员中的差别很小，说明，协作能力在一个队员的综合能力的重要性中占用很小；而“其他特长”、“写作能力”在队员中的差别很大，说明这些能力在一个队员的综合能力中占用很大。因此加权的综合能力定义为各个能力与其标准差之积的平均值。即：使用表格表示为：表二——各项能力的加权值学科加权智

7、力加权动手加权写作加权外语加权协作加权特长加权总加权分1A25.0119.6019.9935.5918.4110.1047.457.572B23.8519.1719.7528.9217.949.6715.825.803C23.2618.7320.7237.8121.4410.2063.278.404D25.0119.3820.2442.7122.6010.3163.278.745E25.5918.3020.7234.2520.049.7871.188.596F26.7520.0419.9935.1420.979.5747.457.737G

8、26.7520.9121.9432.0321.209.7871.188.768H20.3617.4223.8927.5820.2710.3147.457.199I22.3917.8620.48