招聘面试关于公务员招聘的数学模型.docx
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招聘面试关于公务员招聘的数学模型
（招聘面试）关于公务员招聘的数学模型
公务员的招聘方案
06信息和计算科学2班魏嘉
1问题的提出
我国公务员制度已实施了多年，1993年10月1日颁布施行的《国家公务员暂行条例》规定：
“国家行政机关录用担任主任科员以下的非领导的国家公务员，采用公开考试、严格考核的办法，按照德才兼备的标准择优录用”。
目前，我国招聘公务员的程序壹般分三步进行：
公开考试（笔试）、面试考核、择优录取。
针对公开考试后，根据考试总分从高到低排序按1:
2的比例选择进入第二阶段的面试考核，面试考核是由专家对应聘人员的各个方面均给出壹个等级评分，根据这个等级的评分，结合笔试成绩，首先不考虑应聘人员本身的申报志愿,建立壹个择优录用方案，其次，考虑应聘人员本身申报类别志愿，为招聘领导小组设计壹个分配方案。
再次，对你的方法进行壹般情况的检验，最后，对你所建模型提出评价。
2问题的分析
第壹,对给出的公务员招聘的信息运用偏大型柯西分布隶属函数择优选取个人综合素质成绩排名前8名的应聘人员；第二，对录用的人员运用层次分析法和0-1型整数规划建立择化按需选用方案的数学模型；第三，进壹步考虑应聘人员的申报志愿情况对第二所建立的模型的约束条件进调整修改、添加，再同样运用层次分析和0-1型整数规划建立择优按需按愿数学模型。
第四，对模型的壹般情况的推广和检验；最后，对你的模型进行综合评价。
3模型的假设
（1）知识面、理解能力、应变能力、表达能力分别为第1、2、3、4项能力；
（2）各项能力于综合素质成绩中的权重均是壹样的；
（3）招聘单位于考虑综合素质成绩时对笔试和面试的成绩的权重均是壹样的；
（4）录用人员时用人单位主要是考虑各项能力的比例关系；
（5）7部门录用的人数均是1个或者2个。
4符号的约定
:
四种工作的类别的权重矩阵
:
录用人员矩阵
:
第个应聘人员的差额矩阵
:
第个人应聘人员的个人权重矩阵
:
录用人员决策变量
:
志愿决策变量
5模型的建立及求解
5.1不考虑应聘人员的意愿,按应聘人员总成绩择优录用
5.1.1录用人员
录用人员时，择优选用综合素质成绩高的应聘者，于考虑应聘人员的综合素质成绩分数，应该考虑应聘人员的笔试成绩和面试成绩俩部分，由于面试（复试）的各项能力成绩没有明确给定具体分数，仅仅是专家组们给出的对个个应聘人员的各项能力的等级评价，为了评出各个应聘者的综合素质成绩，我们首先要对这些专家组们的对各项能力评价等级进行量化。
不妨设相应的评价等级分别对应的量化数值为；通过分析题意，我们采用取偏大型柯西分布隶属函数来算各个应聘人员的复试成绩，即：
其中为待定系数，同时我们不妨假设专家组对应聘人员的能力评价等级为时，它的隶属度为，即，能力评价等级为时，隶属度为，即，假设能力评价等级低于时（实际情况是没有的）隶属度为，即，于是，通过方程组的求解就能够确定,将其回代中去可求得；则专家组对应聘人员的能力评价等级通过量化运用偏大型柯西分布隶属函数后的评分为，利用这个量化值替代已知给出的个个应聘人员的各项能力评价等级，按照各项能力于总成绩中所占权重壹样，求出各应聘人员的相应复试综合评分成绩；由于各项能力的评分于总成绩的权重壹样，因此应聘人员的个人面试的综合评分成绩就是各项能力量化值后成绩总和的平均值。
假设第个应聘者的第项能力量化值后成绩为，则第个应聘人员的综合复试得分为，为了比较各个应聘人员的综合素质成绩方便，我们把综合复试成绩转换为百分制成绩和初试的成绩加起来，即，就能够得到应聘人员的综合素质总成绩。
例如:
应聘人员1，它的笔试成绩为290，面试成绩，专家组们的评价知识面和理解能力为A，即知识面和理解能力的的隶属度为，应变能力和表达能力的评价是，即隶属度，因此人员的复试成绩为：
从而可得它的综合素质成绩为：
运用之上的方法可得各个应聘人员的综合素质的成绩表如下：
应聘人员
笔试成绩
面试成绩
总成绩
排名
人员1
290
95.63
385.63
1
人员2
288
92.82
380.82
2
人员3
288
80.93
368.93
9
人员4
285
93.45
378.45
3
人员5
283
90.63
373.63
4
人员6
283
83.74
366.74
10
人员7
280
90.63
370.63
7
人员8
280
92.82
372.82
6
人员9
280
93.45
373.45
5
人员10
280
80.93
360.93
13
人员11
278
80.93
358.93
14
人员12
277
92.82
369.82
8
人员13
275
80.93
355.93
16
人员14
275
83.74
358.74
15
人员15
274
90.63
364.63
11
人员16
273
90.63
363.63
12
按照总成绩的高低排名，择优录用综合素质成绩高的方法录用的人员为：
人员
；从而写成录用人员矩阵形式为：
。
5.1.2分配方案
对给出的每个人的能力等级和各个工作单位的要求比较，我们发现只有三个人员满足第二项工作类别，其余的均不能达到各工作单位的要求，为选拔人才，因此工作单位要适当降低要求。
于这里引入权重来标识各个应聘人员对工作的贴近度。
若应聘者某能力能满足单位的期望要求时，权重设定为1，某能力比工作单位的期望要求水平稍差时，权重设定为，能力和期望要求明显相差很多时，权重设定为，能力和期望要求相差特别明显，权重设为。
先从各个工作类别出发求解各个工作类别的权重，采用层次分析法的思想，建立成对比较矩阵，然后求出各个工作类别的最大特征根，进而求它的最大特征的归壹化特征向量，从而可得到四种能力对于四个类别的特征向量矩阵（这里我们称为四种工作类别的权重矩阵）。
例如:
对工作类别1），要求应聘人员的理解能力和表达能力最高，其次为知识面，最后为应变能力，故得成对比较矩阵如下：
其中即表示知识面和理解能力对工作类别的重要性之比为，即表示知识面和理解能力对工作类别的重要性之比为，根据之上的矩阵可得成对比较矩阵的最大特征根对应的规范化特征向量为：
，同理可求得四种能力对于其它三个工作类别的权重，从而得四种能力分别对于四种工作类别的权重矩阵：
为了比较个人能力和各工作单位的贴近度，我们再对被录用的8个人员同样按照权重设计法，采用层次分析法，建立个人成对比较阵，同理求出它的最大特征根的归壹化特征向量。
为了方便比较四种工作类别和个人能力的贴近度。
我们把所得个归壹化特征向量扩充成为壹个阶的矩阵（表示第个人员的人权矩阵），矩阵的每壹列均是该人员的特征向量。
同时为表示各个人员的个人能力和工作单位的贴近度，我们定义壹个差额矩阵。
其中，用矩阵形式表示为。
例如:
对人员1，它的知识面和理解能力最高，其次是应变能力和表达能力，故得成对比较矩阵：
其中表示应聘人员1的知识面和理解能力俩项能力对比的比例是，表示应聘人员1的知识面和应变牟能力俩项能力对比的比例为，运用矩阵性质可得成对比较矩阵的最大特征根为对应的规范化特征向量为：
。
把所得人员1的归壹化特征向量，扩充成它的权重矩阵，再跟四种工作类别的权重矩阵相比较得到壹个差额矩阵：
根据“择优按需录用”的原则，来确定录用分配方案。
“择优”就是选择综合分数较高者，“按需”就是录取分配方案使得用人单位的评分尽量高，为此，用表示决策变量，即当录用第个应聘人员，且将其分配给第个部门时，；其它的情况,表示第个人员的差额矩阵，因此根据“择优按需录用”原则把问题就能够转化为下面的优化模型：
运用和编程可得以下的录用方案:
部门序号
1
2
3
4
5
6
7
应聘人员的序号
1
2,5
8
9
7
4
12
综合评分
5.5568
5.2考虑应聘人员的个人申报类别的志愿
通过观察4.1.1录用的人员中,被录用的应聘者所申报的志愿涉及范围覆盖了所有部门，考虑择优的情况，仍是录用原来8个综合素质排名前8名的应聘人员，即所录用的人员仍是原来的人员矩阵，下来给这8个应聘人员设计壹个按需按志愿分配方案，同样利用的层次分析法中的成对比较矩阵法，对原来模型进行调整和前面不同的是于扩充个人权重矩阵时，若第个志愿是应聘人员没有申报的，则此应聘人员的个人权重矩阵的第列全为零。
例如:
应聘人员1的申报类别志愿是和，则它的个人权重矩阵的第列上的元素全为0,即。
同样用差额矩阵法，比较个人矩阵和四种工作类别的权重矩阵得到壹个差额矩阵:
例如:
应聘人员1的差额矩阵为：
考虑应聘人员志愿就是于符合应聘人员所申报的志愿的情况下，选项择综合评分素质最高者和用人单位的评分最高者，为此，除了要用到决策变量外，仍要用到个人志愿决策变量，即当第个应聘人员，被第个用人单位录用且该用人单位的类别刚好符合应聘人员的申报志愿时，，其它情况下，，于是问题又转换成求最大综合评分情况下，用人单位的总体综合评分最高的优化模型：
再运用和编程求解,可得以下录用分配方案：
部门序号
1
2
3
4
5
6
7
应聘人员的序号
9
1,5
8
12
2
4
7
综合评分
4.9386
5.3壹般情况下模型的推广应用
（1）对壹般情况下，即个应聘人员和个用人单位的情况，用之上的方法仍是适用的。
（2）于第壹步择录用综合素质评分高的人员时，应该包括它们所申报的志愿壹同考虑，如果录用人员所报志愿不能覆盖所有用人单位，这时择优选择人员时，就必须择优选择录用人员所申报的志愿能覆盖到所有用人单位。
（3）俩个择优模型的计算量和规模可能将会增大许多，可能给求解带来壹定的难度。
可是实际上用人单位的个数壹般不会太大，同样录用的人员也不会太多，实际操作中，用人单位仍能够把申报本部门的人员先各自进行建模分析，择优按需选用自己所需用的人选，再从综合总体的情况来考虑建立模型求出壹个最优录用方案。
（4）模型仍能够考各用人部门的基本情况
用人单位的基本情况如下表：
用人部门
工作类别
各用人单位的基本情况
福利待遇
工作条件
劳动强度
晋升机会
深造机会
部门1
（1）
优
优
中
多
少
部门2
（2）
中
优
大
多
少
部门3
（2）
中
优
中
少
多
部门4
（3）
优
差
大
多
多
部门5
（3）
优
中
中
中
中
部门6
（4）
中
中
中
中
多
部门7
（4）
优
中
大
少
多
对考虑个人志愿的模型，我们能够从个人要求的情况进行深入的建模，把模型进壹步的修改，增加个约束条件，深化规划模型；同样的把基本情况进行量化，再按择优按需按愿建立0-1型整数优化模型。
（5）本文的思想仍能够应用到研究生、博士生的招生。
6模型评价
6.1模型的优缺点
（1）建模过程中，把用工作单位对各种素质能力的要求、应聘人员的笔试成绩、面试成绩等影响招聘的因素转化为相应的权重来分析，使问题简易化。
（2）模型运用差额矩阵的方法，使个人能力素质和用人单位贴近度明显化。
（3）本文把所要解决的问题归结为规划模型,建立的数学模型清晰合理。
（4）模型的缺点是当取值较大时，模型的运算量将会很大。
6.2模型的改进
本模型运用到成对比较矩阵，于算个人权重矩阵时，可能于应聘人员多的情况，给计算量和规模带来难度，对此，我认为能够设计壹个程序，能通过直接输入个人的专家评分，就可能得出个人的差额矩阵。
参考文献：
[1]姜启源等.数学模型（第三版）[M].北京:
高等教育出版社,2003年8月
[2]魏然等.对公务员招聘问题的思考[J].工程数学学报（第七期）.2004年12月,第21卷:
137
[3]韩中庚.招聘公务员问题的优化模型和评述[J].工程数学学报（第七期）.2004年12月,第21卷:
147
[4]汪培庄.模糊集合论及其应用[M].上海:
上海科学技术出版社,1983年
[5]白凤山等.数学建模（上册）[M].哈尔滨:
哈尔滨工业大学出版社,2003年
[6]李世奇等.Maple计算机代数系统应用及程序设计[M].重庆:
重庆大学出版社,1999
[7]刘卫国等.matlab程序设计和应用[M].北京:
高等教育出版社,2002年
[8]王萼芳等.高等代数（第三版）[M].北京:
高等教育出版社,2003年7月
[9]魏宗舒等.概率论和数理统计教程[M].北京:
高等教育出版社,2001年6月
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