(2)j,随机决定aij=1或aij=0
如下所示:
T1T2T3T4T5T6T7T8T9T10T11T12
T1010111001111
T2000111011011
T3110111011111
T4000000000000
T5000100000010
T6000110000011
T7111111011111
T810011000011
T9000111010111
T10010111010011
T11000100000000
T12000110000010
(4)经过邻接矩阵可以得到8个竞赛图G1,G2,G3,G4,G5,G6,G7,G8如下图所示:
对G3求得其邻接矩阵为下图所示:
T1T2T8T9T10
T101011
T200110
T810000
T900101
T1001100
用matlab算出这个邻接矩阵的最大特征值和相应的特征向量
考虑到一级和二级的得分向量,其排名顺序为:
由强到弱
T7,T3,T1,T9,T10,T2,T8,T6,T12,T11,T5,T4
这种排法是合理的,首先T7踢了9场比赛,8胜1平,T4踢了9场比赛,全部输掉。
所以T7排第一。
T4排最末是合理的,对T3与T1两队,他们在其他比赛中,只有与T9,T4,T5的比赛中,T1比T3稍好些,而在其余6个对的比赛中,T3的成绩都由于T1,而且在T3与T1的比赛时,在净胜球方面占了上风,因此将T3排在T1前面是合适的。
方法二、层次分析法
(问题二)、把算法推广到任意N个队的情况
(一)模型的设计
1)我们用wi表现Ti对的实力的强弱,则用w=(w1,w2,w3,…wn)为真实实力的向量,有假设可知,他也为排名的向量。
2)我们用aij表示Ti对Tj这场比赛中,Ti对Tj的相对强弱程度,当成绩残缺是我们约定aij=0,显然有:
(i)aij≥0(ii)aji=1/aij(iii)aii=1
矩阵A=(aij)n*n成为比赛成绩的判断矩阵;
3)称判断矩阵A是一致,若对任意的1≤i,k,j≤n满足aij*ajk=aik,则A一致存在w,使得A=(wi/wj)n*n
称A的最大特征根§max为主特征根,对应于§max的主特征向量w称为主特征向量,
且wi>0
4)构造判断矩阵A
i从1到n循环,j从1到n循环。
(1)若Ti与Tj互胜场次相等,则
(i)净胜球为0时,令aij=aji=1;
(ii)Ti净胜球多时以Ti净胜Tj一场做后续处理。
(2)若Ti净胜Tjk场且k>0,则
(i)bij=2k(1≤k≤4);
(ii)mij=Ti胜Tj平均每场净胜球数;
Dij=1(mij>2),dij=0(0≤mij≤2),dij=-1(mij<0)
(iii)aij=bij+dij,aji=1/aij
(2)若Ti与Tj无比赛成绩,则aij=aji=0则根据以上规则,可建立如下的判断矩阵A
T1
T2
T3
T4
T5
T6
T7
T8
T9
T10
T11
T12
T1
1
1
1/2
6
2
2
1/4
1/2
5
1
0
0
T2
1
1
1/2
2
1
2
1
1
2
1/2
0
0
T3
2
2
1
2
2
3
1/2
2
2
2
0
0
T4
1/6
1/2
1/2
1
1/2
1/2
1/5
1/2
1/2
1/2
0
0
T5
1/2
1
1/2
2
1
1/2
0
0
0
0
2
1/2
T6
1/2
1/2
1/3
2
2
1
0
0
0
0
0
0
T7
4
1
2
5
0
0
1
4
7
7
2
2
T8
2
1
1/2
2
0
0
1/4
1
1/2
1
2
1
T9
1/5
1/2
1/2
2
0
0
1/7
2
1
4
2
2
T10
1
2
1/2
2
0
0
1/7
1
1/4
1
2
2
T11
0
0
0
0
1/2
0
1/2
1/2
1/2
1/2
1
1/2
T12
0
0
0
0
2
0
1/2
1
1/2
1/2
2
1
5)检测A的可约性,如果可约则输出可约信息后退出。
6)构造辅助矩阵B
i从1到n循环,j从1到n循环
bij=aij(i≠j且aij≠0);bij=mi+1(i=j,其中mi为A的第i行0的个数);bij=0(aij=0)
T1
T2
T3
T4
T5
T6
T7
T8
T9
T10
T11
T12
T1
3
1
1/2
6
2
2
1/4
1/2
5
1
0
0
T2
1
3
1/2
2
1
2
1
1
2
1/2
0
0
T3
2
2
3
2
2
3
1/2
2
2
2
0
0
T4
1/6
1/2
1/2
3
1/2
1/2
1/5
1/2
1/2
1/2
0
0
T5
1/2
1
1/2
2
5
1/2
0
0
0
0
2
1/2
T6
1/2
1/2
1/3
2
2
7
0
0
0
0
0
0
T7
4
1
2
5
0
0
3
4
7
7
2
2
T8
2
1
1/2
2
0
0
1/4
3
1/2
1
2
1
T9
1/5
1/2
1/2
2
0
0
1/7
2
3
4
2
2
T10
1
2
1/2
2
0
0
1/7
1
1/4
3
2
2
T11
0
0
0
0
1/2
0
1/2
1/2
1/2
1/2
6
1/2
T12
0
0
0
0
2
0
1/2
1
1/2
1/2
2
6
计算B的主特征根§max主特征向量w1
利用“和法”计算,
(1)将A的每一列向量归一化得
(2)对
按行求和得
(3)将归一化得
即为近视特征向量,
(4)计算,
作为最大特征根的近似值。
7)按w的各分量由大到小的顺序对参赛各队排名次
六、模型的评价与推广
通过与现行的一些比较,用竞赛图法求出排名的结果,是比较简单的,但要将其推广到n的对来进行排名,是比较麻烦的,主要是在计算机上运行的结果不太明确,虽然用matlab能够将其最大特征值和特征向量算来,但结果太长,且不容易比较。
但对于只有有限个对的排名是比较简单的。
对于n个队,我们采用了层次分析法,他就具有明显的优势了:
(1)它存在反馈机制,并且具有稳定性,保证了排名的稳定性,保证了排名的公平性;
(2)能较准确的处理残缺、不一致等性质很差的数据,对比赛程序没有严格的要求;
(3)灵活机动,这包括它提供了对比赛成绩表进行取舍的参考指标,以及他适合N个队任何对抗赛的排名;
(4)满足保序性。
模型的一个缺点就是算法复杂。
在从成绩构造判断矩阵时用到的方法也不是最好的,这一步在整个模型里引入误差最大,稍微复杂一点的方法是根据成绩通过查表或专家咨询活的实力对比值。
另外一个不足之处是在莫残缺元素过多的情况下排名的稳定性和可靠性较低。
模型的改进余地也是很大的,他只是使用了层次分析法中单一准则一个层次的排序方法,可以考虑使用多个准则和梯阶层次,比如将净胜球数,净胜局数,射门次数,犯规次数作为四个准则,两个层次。
七、参考文献
【1】姜启源等。
数学模型。
高等教育出版社,2003
【2】周仪仺、郝孝量,数学建模实验,西安交通大学出版社,2007
【3】费伟勁,线性代数,复旦大学出版社,2008