数学建模综合评价模型1
- 格式:ppt
- 大小:1.72 MB
- 文档页数:71
学科评价模型(模糊综合评价法)摘要:该模型研究的是某高校学科的评价的问题,基于所给的学科统计数据作出综合分析。
基于此对未来学科的发展提供理论上的依据。
对于问题1、采用层次分析法,通过建立对比矩阵,得出影响评价值各因素的所占的权重。
然后将各因素值进行标准化。
在可共度的基础上求出所对应学科的评价值,最后确定学科的综合排名。
(将问题1中的部分结果进行阐述)(或者是先对二级评价因素运用层次分析法得出其对应的各因素的权重(只选取一组代表性的即可),然后再次运用层次分析法或者是模糊层次分析法对每一学科进行计算,得出其权重系数)。
通过利用matlab确定的各二级评价因素的比较矩阵的特征根分别为:4.2433、2、4.1407、3.0858、10.7434、7.3738、3.0246、1对于问题2、基于问题一中已经获得的对学科的评价值,为了更加明了的展现各一级因素的作用,采用求解相关性系数的显著性,找出对学科评价有显著性作用的一级评价因素。
同时鉴于从文献中已经有的获得的已经有的权重分配,对比通过模型求得的数值,来验证所建模型和求解过程是否合理。
对于问题3、主成份分析法,由于在此种情况下考虑的是科研型或者教学型的高校,因此在评价因素中势必会有很大的差别和区分。
所以在求解评价值的时候不能够等同问题1中的方法和结果,需要重新建立模型,消除或者忽略某些因素的影响和作用(将问题三的部分结果进行阐述)。
一、问题重述学科的水平、地位是评价高等学校层次的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科本身的发展有着极其重要的作用。
而一个显著的方面就是在录取学生方面,通常情况下一个好的专业可以录取到相对起点较高的学生,而且它还可以使得各学科能更加深入的了解到本学科的地位和不足之处,可以更好的促进该学科的发展。
学科的评价是为了恰当的学科竞争,而学科间的竞争是高等教育发展的动力,所以合理评价学科的竞争力有着极其重要的作用。
鉴于学科评价的两种方法:因素分析法和内涵解析法。
综合评价决策模型方法_数学建模决策模型方法是一个重要的工具,用于解决复杂的决策问题。
综合评价决策模型方法是一个基于多个指标或因素对决策方案进行评价的方法。
该方法在数学建模中常用于分析多个决策方案的优劣,帮助决策者做出最优决策。
首先,层次分析法是一种定性与定量相结合的分析方法,用来解决多个指标之间的相对重要性问题。
它通过建立层次结构,将问题分解为若干个层次,并对各层次进行权值的确定,从而得到最终的评价结果。
层次分析法主要包括建立层次结构模型、构造判断矩阵、计算权重和一致性检验等步骤。
其优点是结构明确、能够定量地评价各指标之间的重要性,但也存在权重确定的主观性较强的问题。
其次,灰色关联度法是一种基于灰色理论的模型,用于评价多个指标之间的关联程度。
它通过建立灰色关联度模型,将多个指标的值转化为灰色数列,进行关联度计算,从而得到各指标的权重。
灰色关联度法主要包括灰色关联度计算和权重确定两个步骤。
其优点是能够考虑指标之间的关联关系,但也存在对指标值的灵敏度较高的问题。
再次,熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法,用于评价多个指标的重要性。
它通过计算各指标的熵值和权重,得到最终的评价结果。
熵权法主要包括计算指标熵值、计算指标熵权和综合计算这三个步骤。
其优点是能够客观地确定指标的权重,但也存在对指标值范围要求较高的问题。
最后,矩阵法是一种定量化的综合评价方法,用于评价多个决策方案的优劣。
它通过构造评价指标矩阵,对各决策方案的各指标进行评分,并计算出加权总分,从而对决策方案进行排序。
矩阵法主要包括构造评价指标矩阵、对矩阵进行归一化和计算加权总分这三个步骤。
其优点是方法简单、易于理解和使用,但也存在在权重确定上存在一定主观性的问题。
总的来说,综合评价决策模型方法在数学建模中起着重要的作用。
不同的方法有不同的优缺点,适用于不同的决策问题。
决策者在选择合适的方法时,需要根据实际情况和需求综合考虑。
数学建模中的模型评价数学建模是一种以数学方法和技巧解决实际问题的过程。
在实际应用中,我们往往需要选取和评价不同的模型,以确定最适合解决问题的模型。
本文将介绍数学建模中常用的模型评价方法,并分析其优缺点。
一、模型评价方法在数学建模中,常用的模型评价方法有以下几种:1. 残差分析法残差分析法是通过对模型的预测值与实际观测值之间的偏差进行统计分析,以评估模型的拟合程度。
残差是指模型的预测值与实际观测值之间的差值,利用残差可以判断模型是否存在系统误差或者随机误差。
2. 相对误差法相对误差法是通过计算模型预测值与实际观测值之间的相对误差,来评估模型的准确性。
相对误差是指模型预测值与实际观测值之间的差值与实际观测值的比值。
相对误差越小,说明模型的预测能力越强。
3. 决定系数法决定系数是通过计算模型预测值和实际观测值之间的相关性来评估模型的拟合优度。
决定系数的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型的拟合效果越好。
4. 参数估计法参数估计法是利用统计学方法对模型中的参数进行估计,以评估模型的可靠性。
参数估计法主要通过最小二乘法来求解最佳参数值,使得模型的拟合误差最小化。
二、模型评价的优缺点每种模型评价方法都有其独特的优缺点,我们需要根据具体问题和模型的特点来选择合适的方法。
残差分析法的优点是可以直观地观察模型预测值和实际观测值之间的差异,可以发现模型中存在的问题,便于模型的改进。
然而,残差分析法也存在一些局限性,比如无法判断模型中存在的误差类型以及无法量化模型的拟合程度。
相对误差法的优点是可以量化模型的准确性,通过计算相对误差可以对比不同模型的预测能力。
然而,相对误差法没有考虑到误差的方向,只是简单地计算模型预测值与实际观测值之间的比值,可能忽略了误差值的正负。
决定系数法是一种常用的模型评价方法,可以直接判断模型的拟合优度,其计算简单直观。
然而,决定系数只考虑了模型预测值与实际观测值之间的相关性,没有考虑到其他可能的误差来源。
数学建模中的常见模型数学建模综合评价模型是一种通过对各个评价指标进行量化,并将它们按照权重进行加权,最终得到一个综合评价值的方法。
这个模型可以应用于多指标决策问题,用于对被评价对象进行排名或分类。
常见的数学建模综合评价模型包括模糊综合评价模型、灰色关联分析模型、Topsis(理想解法)、线性加权综合评价模型、熵值法和秩和比法等。
模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的方法,它将评价指标的模糊程度考虑在内,得到一个模糊评价结果。
该模型的步骤包括确定评价指标及其权重、构建模糊评价矩阵、进行模糊运算、得到模糊评价结果。
灰色关联分析模型是一种用于分析指标间关联性的方法,它可以帮助我们确定各个指标对被评价对象的影响程度。
该模型的步骤包括确定关联度计算方法、计算各个指标的关联度、得到综合关联度。
Topsis(理想解法)是一种基于距离的方法,它通过计算每个评价对象与理想解的距离,得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括确定正负理想解、计算距离、得到综合评价值。
线性加权综合评价模型是一种常用的多指标决策方法,它将各个评价指标的权重与指标值线性组合起来,得到一个综合评价值。
该模型的优点是简单易操作,计算方便,可以对各个指标的重要性进行量化,并将其考虑在评价中。
但是,该模型的权重确定较为主观,且假设指标之间相互独立,不考虑相关性。
熵值法是一种基于信息熵理论的方法,它通过计算每个指标的熵值,得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括计算指标的熵值、计算权重、得到综合评价值。
秩和比法是一种用于处理多指标决策问题的方法,它通过计算指标的秩和比,得到一个综合评价值。
该模型的步骤包括编秩、计算秩和比、得到综合评价值。
根据具体的评价需求和问题特点,我们可以选择合适的数学建模综合评价模型来进行评价。
每个模型都有其优点和缺点,需要根据具体情况进行选择和应用。
<span class="em">1</span><spanclass="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [数学建模——评价模型]()[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_sourc e":"vip_chatgpt_mon_search_pc_result","utm_medium":"di stribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_itemstyle="max-width: 100%"] [ .reference_list ]。
数学建模综合评价与决策方法讲义一、综合评价方法1. 层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)-建立层次结构模型,将问题分解为若干层次的子目标。
-设定评价指标,确定各级指标的权重。
-进行判断矩阵的构建和归一化处理,计算各指标的相对重要性。
-计算得到各评价对象的综合得分。
2.评价函数法-建立指标体系,确定评价指标及其权重。
-设定评价函数,将指标的具体取值代入评价函数中计算得分。
-对各个评价对象进行综合评价,得到最终得分。
3.灰色关联分析法-将评价对象的指标数据进行标准化处理。
-计算各指标与评价对象的关联度,并对其进行等级排序。
-综合各指标的关联度得到评价对象的综合得分。
4.主成分分析法-将指标变量进行标准化处理。
-计算相关系数矩阵,并求取其特征值和特征向量。
-选择主成分,计算得到各指标的主成分系数。
-根据主成分系数计算各评价对象的得分。
二、决策方法1.线性规划-建立数学模型,确定决策变量和目标函数。
-设定约束条件,包括线性约束和非负约束等。
-进行优化求解,得到最优解。
2.整数规划-在线性规划的基础上,限制决策变量为整数。
-利用启发式算法(如分支定界法、遗传算法等)求解整数规划问题。
3.动态规划-将问题划分为若干个阶段,设计状态变量和状态转移方程。
-确定决策变量和目标函数。
-利用递归的方式,从最后一个阶段开始向前推导,得到最优解。
4.决策树-建立决策树模型,将问题划分为若干个决策节点和叶节点。
-根据数据集的属性值进行分割,选择最优的分割属性。
-递归地构建决策子树,对新样本进行分类。
5.模拟退火算法-建立数学模型,确定决策变量和目标函数。
-设定初始解和目标函数的初始值。
-迭代过程中,通过接受非优解的概率来避免陷入局部最优解,以找到全局最优解。
以上是数学建模中常用的综合评价和决策方法,在实际问题中可以根据具体情况选择合适的方法进行分析和求解。
数学建模的综合评价和决策方法能够帮助我们在不确定和复杂的问题中做出合理的决策,并找到最优解。
综合评价模型综合评价模块在数学建模⽐赛和数据分析中,综合评价模型的出场率还是⽐较⾼的,实际应⽤也确实⽐较⼴泛。
下⾯是我在学习过程中对综合评价模型的总结。
1 综合评价的⽬的综合评价⽆外乎两种:对多个系统进⾏评价和对⼀个系统进⾏评价。
对多个系统进⾏评价的⽬的基本上有两种:这东西是谁的——分类;哪个好哪个差——⽐较、排序。
对⼀个系统进⾏评价的⽬的基本上就是看它达没达标、及不及格——实现程度。
对⼀个系统的精确评价往往对它进⾏进⼀步的预测起着决定性的参考作⽤。
因为如果我们需要对某⼀系统进⾏预测的话⼀个良好的评价系统也⾮常关键。
2 综合评价的基本要素综合评价模型中的五个基本要素:被评价对象、评价指标、权重系数、综合评价模型和评价者。
2.1被评价对象被评价对象就是综合评价问题中所研究的对象。
这⾥将被评价对象记为2.2评价指标评价指标的选取对系统的综合评价起着⾄关重要的作⽤。
可以说根据不同的评价指标评价出来的结论之间可能⼤相径庭。
评价指标的选取应该主要以下⼏个原则:1. 独⽴性。
尽量减少每⼀个评价指标之间的耦合关系,即每个评价指标中包含的绝⼤部分信息在其他评价指标中应该不存在。
⽐如评价两地之间的交通状况,如果选择了汽车的平均⾏驶速度和公路距离为评价指标后,就不要在选取汽车平均使⽤时间作为评价指标了。
因为它包含的信息在其他的评价指标中能反映出来。
2. 全⾯性。
所有评价指标包含的信息总和应该等于被评价模型的所有信息。
独⽴性和全⾯性可以类⽐古典概型中样本点和样本空间的概念。
3. 量⼦性。
如果⼀个评价指标可以使⽤两个或者多个评价指标表⽰,那么将评价指标的进⼀步细化有助于我们实现指标之间的解耦和对问题的分析。
再分析清楚问题之后,在构建评价模型的时候我们可以通过合适的算法将相关的评价指标进⾏聚合。
4. 可测性。
保证选择的评价指标能直接或者间接的测量也⾮常重要。
评价指标我们⽤.表⽰。
2.3权重系数不同的评价指标的不同重要程度我们可以使⽤权重系数进⾏表⽰。
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结四大模型对应算法原理及案例使用教程:一、优化模型线性规划线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,在线性回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。
案例实操非线性规划如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题叫非线性规划问题,是求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。
建立非线性规划模型首先要选定适当的目标变量和决策变量,并建立起目标变量与决策变量之间的函数关系,即目标函数。
然后将各种限制条件加以抽象,得出决策变量应满足的一些等式或不等式,即约束条件。
整数规划整数规划分为两类:一类为纯整数规划,记为PIP,它要求问题中的全部变量都取整数;另一类是混合整数规划,记之为MIP,它的某些变量只能取整数,而其他变量则为连续变量。
整数规划的特殊情况是0-1规划,其变量只取0或者1。
多目标规划求解多目标规划的方法大体上有以下几种:一种是化多为少的方法,即把多目标化为比较容易求解的单目标,如主要目标法、线性加权法、理想点法等;另一种叫分层序列法,即把目标按其重要性给出一个序列,每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解,直到求出共同的最优解。
目标规划目标规划是一种用来进行含有单目标和多目标的决策分析的数学规划方法,是线性规划的特殊类型。
目标规划的一般模型如下:设xj是目标规划的决策变量,共有m个约束条件是刚性约束,可能是等式约束,也可能是不等式约束。
设有l个柔性目标约束条件,其目标规划约束的偏差为d+, d-。
设有q个优先级别,分别为P1, P2, …, Pq。
在同一个优先级Pk中,有不同的权重,分别记为[插图], [插图](j=1,2, …, l)。
数学建模评价模型方法数学建模评价模型方法一、关于评价指标所谓指标就是用来评价系统的参量。
例如,在校学生规模、教学质量、师资结构、科研水平等,就可以作为评价高等院校综合水平的主要指标。
一般说来,任何—个指标都反映和刻画事物的—个侧面。
从指标值的特征看,指标可以分为定性指标和定量指标。
定性指标是用定性的语言作为指标描述值,定量指标是用具体数据作为指标值。
例如,旅游景区质量等级有 5A、 4A、 3A、 2A 和 1A之分,则旅游景区质量等级是定性指标;而景区年旅客接待量、门票收入等就是定量指标。
从指标值的变化对评价目的的影响来看,可以将指标分为以下四类:(1) 极大型指标 ( 又称为效益型指标 ) 是指标值越大越好的指标;(2) 极小型指标 ( 又称为成本型指标 ) 是指标值越小越好的指标;(3) 居中型指标是指标值既不是越大越好,也不是越小越好,而是适中为最好的指标;(4) 区间型指标是指标值取在某个区间内为最好的指标。
例如,在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好,这就是效益型指标;而管理费用作为指标,其值越小,经济效益就越好,所以管理费用是成本型指标。
再如建筑工程招标中,投标报价既不能太高又不能太低,其值的变化范围一般是× 标的价,超过此范围的都将被淘汰,因此投标报价为区间型指标。
投标工期既不能太长又不能太短,就是居中型指标。
在实际中,不论按什么方式对指标进行分类,不同类型的指标可以通过相应的数学方法进行相互转换1 评价指标的处理方法一般情况下,在综合评价指标中,各指标值可能属于不同类型、不同单位或不同数量级,从而使得各指标之间存在着不可公度性,给综合评价带来了诸多不便。
为了尽可能地反映实际情况,消除由于各项指标间的这些差别带来的影响,避免出现不合理的评价结果,就需要对评价指标进行一定的预处理,包括对指标的一致化处理和无量纲化处理。
1 . 指标的一致化处理所谓一致化处理就是将评价指标的类型进行统一。
数学建模评价模型方法目标评价方法是通过对建模目标进行分析和评价,从而确定模型的合理性和准确性。
常用的目标评价方法有以下几种:1.目标一致性评价:通过比较建模目标与实际需求的一致性,评估模型是否能够准确反映实际问题的特征。
可以通过专家访谈、问卷调查等方式,收集相关数据,然后通过定量或定性分析的方法来评价目标一致性。
2.目标完备性评价:评估模型是否能够完整地描述问题的各个方面。
可以通过检查模型的输入、输出和求解方法,判断是否包括了问题的所有关键要素,从而评价模型的完备性。
3.目标可行性评价:评估模型是否能够在给定的条件下实现。
通过对模型中所涉及的参数、约束条件和假设进行分析,判断模型是否符合实际操作的限制和要求。
效果评价方法是通过对模型的输出结果进行分析和评价,从而判断模型的有效性和可靠性。
常用的效果评价方法有以下几种:1.精度评价:评估模型的输出结果与实际观测值或已知数据之间的偏差程度。
可以采用各种统计指标,如均方根误差、平均绝对百分比误差等,来度量模型的精度。
2.稳定性评价:评估模型在不同条件下的输出结果是否稳定。
可以通过对输入条件的变化、参数的敏感性分析等方法,来评估模型的稳定性。
3.可行性评价:评估模型的输出结果是否满足实际的约束条件和要求。
可以通过比较模型的输出结果与给定的约束条件来判断模型的可行性。
在实际应用中,常常需要综合考虑目标评价和效果评价方法来对建模进行综合评价。
可以根据实际情况,确定评价指标的权重,并运用多指标综合评价方法来评价模型的综合效果。
总之,数学建模评价模型方法是评估模型合理性、准确性和可行性的重要手段。
通过目标评价和效果评价方法的综合应用,可以对建模过程和建模结果进行全面评估,为实际问题的求解提供科学的依据和方法。
数学建模常见评价模型简介Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998常见评价模型简介评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。
主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。
层次分析模型层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。
其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。
运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤:步骤1 建立层次分析结构模型深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。
步骤2构造成对比较阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵;步骤3计算权向量并作一致性检验由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。
步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验)组合权向量可作为决策的定量依据通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。
例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。
步骤1 建立系统的递阶层次结构将决策问题分为3个层次:目标层O ,准则层C ,方案层P ;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。
图1 选择旅游地的层次结构步骤2构造比较矩阵标度值 含义1 两因素相比,具有同等重要性 3 两因素相比,前者比后者稍重要 5 两因素相比,前者比后者明显重要 7 两因素相比,前者比后者强烈重要 9 两因素相比,前者比后者极端重要2、4、6、8表示上述相邻判断的中间值以上各数值的倒数若指标i 与指标j 比较相对重要性用上述之一数值标度,则指标j 与指标i 的相对重要性用上述数值的倒数标度表1 1~9标度的含义设要比较各准则n C C C ,,,21 对目标O 的重要性,记判断矩阵为A显然,A 是正互反阵。
数学建模常见评价模型简介HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】常见评价模型简介评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。
主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。
层次分析模型层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。
其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。
运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤:步骤1 建立层次分析结构模型深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。
步骤2构造成对比较阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵;步骤3计算权向量并作一致性检验由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。
步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验)组合权向量可作为决策的定量依据通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。
例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。
步骤1 建立系统的递阶层次结构将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。
图1 选择旅游地的层次结构步骤2构造比较矩阵标度值 含义1 两因素相比,具有同等重要性 3 两因素相比,前者比后者稍重要 5 两因素相比,前者比后者明显重要 7 两因素相比,前者比后者强烈重要 9 两因素相比,前者比后者极端重要2、4、6、8表示上述相邻判断的中间值以上各数值的倒数若指标与指标比较相对重要性用上述之一数值标度,则指标与指标的相对重要性用上述数值的倒数标度表1 1~9标度的含义设要比较各准则n C C C ,,,21 对目标O 的重要性,记判断矩阵为A 显然,A 是正互反阵。
数学建模常用模型与算法一、常用模型☐(一)、评价模型:☐AHP(层次分析法)(确定权重)、模糊评价、聚类分析、因子分析、主成份分析、回归分析、神经网络、多指标综合评价、熵值法(确定权重)等☐(二)、预测模型:☐指数平滑法、灰色预测法、回归模型、神经网络预测、时间序列模型、马尔科夫预测、差分微分方程☐(三)、统计模型:☐方差分析、均值比较的假设检验☐(四)、方程模型:☐常微分方程、差分方程、偏微分方程、以及各种方程的求解(数值解和解析解)☐(五)运筹优化类:☐线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、图论模型(最短路、最大流、遍历问题等)、排队论、对策论、以及各种模型的算法☐(六)其他模型:☐随机模拟模型、等二、十大算法1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)。
教师评价模型一、 摘要学校是一个充满着评价人的场所,每时每刻都在对各个人进行评价。
毫不夸张地说评价教师是学校里每个人的“日常功课”。
由于教师职业劳动的特殊性,它是复杂劳动。
不能仅仅用工作量来评价教师的劳动,同时评价教师的人员纷繁复杂,方式多种多样。
评价教师的标准往往束缚着学校的教学质量,教师教学的积极性。
所以教师评价的确定就显的很重要。
新课程强调:评价的功能应从注重甄别与选拔转向激励、反馈与调整;评价内容应从过分注重学业成绩转向注重多方面发展的潜能;评价主体应从单一转向多元。
那么如何公正、客观地评价教师的同时,有效地保护教师的教学积极性和帮助提高学校的办学水平呢?此模型的建立改变了以往同类模型的多种弊端,从另一角度更加合理地分析、评价,就是为了更公平,公正地对教师做出合理的评价,从而促进学生发展和教师提高。
本模型主要用了模糊数学模型和对各项评价付权重的方法进行建模分析。
从(1)教师对自己的评价,(2)学生对教师的评价;(3)由专家组对教师的评价的角度出发,通过量化,加权,得出结果。
然后确定三方面的比重来评价教师。
同时通过确定教师自评与他人评价的比值范围,而确定这次评价是否有效。
在各个方面采用的数学模型如下:1、 教师对自己的评价:教师对自己的满意度,既体现教师的主人翁意识也保护教师的教学积极性。
161160iii P Q D ==∑ ( i ∈[1,16])(Q 表示教师自评的得分Pi 表示教师对自己各项符合度而打的分数 Di 表示对教师自评要求各项所加给的权重) 2、 学生对教师的评价:表明以学生为主体,体现了模型的客观性,公平、公开的原则。
9ji ij i d c a ==∑ ija=ijnuija=A (U ,V )( U 为评价的主要因素,V 为评价因素分等。
C i 为学生对教师的各项评价要求所付的权重 N 为填写有效调查表的人数)3、 由专家组成通过听课对教师的评价:表明专家对教师指导性,帮助教师提高教学水平。
数学建模评价类模型——模糊综合评价文章目录•o一级模糊综合评价应用o1)模糊集合o2)隶属度、隶属函数及其确定方法o3)因素集、评语集、权重集o1、模糊综合评价法的定义o2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识oo3、模糊综合评价法的应用(实例)oo4、最后总结1、模糊综合评价法的定义先来看看官方标准定义:模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。
该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。
它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。
初次看,是不是觉得有点懵懵懂懂的?(偷笑)我来用非官方的语言解释一遍,或许你就明白了。
大家想想,生活中,是不是有很多模糊的概念。
比如班级要评三好学生,那评价的标准一般就是学习成绩好不好、思想品德好不好、身体好不好(我查了下百度才发现三好学生竟然要身体好!?感情身体不好还不行)。
学习成绩好或者不好、思想品德好或者不好、身体好或者不好听起来是不是就很模糊?怎么样就算学习成绩好了或者思想品德好了或者身体好了?对,其实这些指标就是模糊的概念。
模糊综合评价法是什么呢?其实就是对评价对象就评价指标进行综合评判,最后给每个评价对象对于每个指标一个隶属度。
(有点绕口,用三好学生的例子再来阐述一下)比如现在有个学生参与评判三好学生。
标准假如就是评上和评不上。
用模糊综合评价法得到的最终结果就是这名学生对于评上的隶属度和评不上的隶属度。
假如评上的隶属度高一些,那这名学生肯定是被评上咯。
(反之亦然)我这样介绍一下,是为了让大家知道我们这个模糊综合评价到底是干嘛的,不要嫌我啰嗦(吃手手)2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识1)模糊集合① 定义:(我觉得这段话不错,来自360百科)这段话其实就举了模糊的一些概念,和经典集合(就是有明确数字的,高中学的那个集合)的区别及其历史。