AHM在應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)選擇中的應(yīng)用

岳育英，劉興祥，楊 楠

(延安大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院，陜西 延安 716000)

1 問題的重述

現(xiàn)代社會，就業(yè)難已成為普遍現(xiàn)象。許多企業(yè)招聘不到急需的人才，而很多學(xué)生也尋找不到適合自己的崗位，造成“就業(yè)難，用工荒”的情況。許多學(xué)生對自己目前的工作崗位深感不滿，企業(yè)對應(yīng)聘來的學(xué)生大失所望，給雙方都帶來了不小的損失，如何解決這類問題呢?

2 問題的分析

首先，這是一類無結(jié)構(gòu)且缺乏必要數(shù)據(jù)的決策問題。針對這一問題，20世紀70年代就有人提出了層次分析法(AHP)［1］。但層次分析法(AHP)要對判斷矩陣的一致性進行檢驗，需大量計算，給解決實際問題帶來了諸多不便［2］。鑒于此，1997年北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院程乾生教授提出一種新的簡便的決策方法，即屬性層次模型(AHM)［3］。文章利用屬性層次模型(AHM)建立評價系統(tǒng)模型，得到就業(yè)選擇的解決方案;其次，影響學(xué)生就業(yè)選擇的因素主要有:工作環(huán)境、薪資待遇、晉升空間、團隊精神等。而企業(yè)對人才選擇要求則更多，如能力方面:創(chuàng)新能力、溝通能力、應(yīng)變能力;個性方面:責(zé)任心、事業(yè)心、自信心;價值觀方面:求職動機、工作態(tài)度;外表方面:身高、外貌、氣質(zhì)。

3 基本假設(shè)

(1)假設(shè)在2012年年初至歲末，我國經(jīng)濟按以往趨勢平穩(wěn)增長，沒有發(fā)生任何金融危機、自然災(zāi)害、社會暴亂等現(xiàn)象。

(2)假設(shè)在2012年畢業(yè)生人數(shù)沒有出現(xiàn)異常，給出的大學(xué)生畢業(yè)群體在就業(yè)方面的影響因素具有一定的代表性，其他影響他們就業(yè)的因素可不予考慮。

(3)假設(shè)企業(yè)選擇人才的評價方式具有一定的代表性，其他影響企業(yè)評判人才的因素可忽略不計。

(4)假設(shè)參加招聘的均是專業(yè)與計算機相關(guān)的學(xué)生，招聘的單位均是需要此類人才的企業(yè)。

4 模型建立與求解

4.1 屬性層次模型法的原理

設(shè) C 為一準則，m1，m2，…，mn為 n個元素，比較兩不同元素mi和mj對準則C的相對重要性［4］，分別記為 mij和 mji，且滿足:

則相對屬性mij組成的n階矩陣A=(aij)稱為屬性判斷矩陣。相對屬性測度mij可由比例標度aij確定，如下式(1)，其中k為大于2的正整數(shù)，β≥1(通常取1或2)，本文取β=2，則式(2):

表1 比例標度

屬性判斷矩陣和相對權(quán)重可表示為:

其中WAi=Σmij(i=1，2，…，n)為相對權(quán)重。

4.2 屬性層次模型的應(yīng)用

利用屬性層次模型進行決策的步驟如下:

(1)根據(jù)組成問題各個元素之間的關(guān)系，建立遞階層結(jié)構(gòu);

(2)構(gòu)造屬性判斷矩陣并計算相對屬性權(quán)重;

(3)計算方案對目標的合成權(quán)重;

(4)根據(jù)所給條件進行計算，從而做出判斷或決策。

4.3 建立雙方評審的評價層次模型

學(xué)生評價招聘單位的層次結(jié)構(gòu)模型如圖1:

圖1 層次結(jié)構(gòu)模型圖

構(gòu)造屬性判斷矩陣

根據(jù)屬性判斷矩陣計算相對權(quán)重得到如下結(jié)果:應(yīng)聘學(xué)生評價招聘單位的相對權(quán)重

把 F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4分別按 B1，B2，B3，B4，B5的指標進行兩兩比較［5］，即可得 B1，B2，B3，B4，B5的 AHP 判斷矩陣，AHM屬性判斷矩陣和相對權(quán)重為WB1，WB2WB3，WB4，WB5。

AHM屬性判斷矩陣和相對屬性權(quán)

AHM屬性判斷矩陣和相對屬性權(quán)

AHM屬性判斷矩陣和相對屬性權(quán)

AHM屬性判斷矩陣和相對屬性權(quán)

AHM屬性判斷矩陣和相對屬性權(quán)

合成屬性權(quán)為:WGB=(WB1，WB2，WB3，WB4，WB5)WG

用歸一法［6］將相對權(quán)重轉(zhuǎn)換為評點:Si=(/max()÷ξ)，i=1，2…，n，ξ=10，

相對權(quán)重轉(zhuǎn)換評點為:S=(SF1，SF2SF3SF4)=(10，7.8，7.6，3.6)。

根據(jù)上述評點，企業(yè)依次排序為 F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4。

招聘單位評價應(yīng)聘學(xué)生的屬性層次模型如圖2。

圖2 屬性層次模型圖

1)構(gòu)造各個影響因素屬性判斷矩陣:

根據(jù)屬性判斷矩陣計算得應(yīng)聘學(xué)生的相對權(quán)重為:

2)構(gòu)造各個影響因素屬性判斷矩陣和相對屬性權(quán):

AHP判斷矩陣

AHM屬性判斷矩陣和相對屬性權(quán)

3)計算各個影響因素對目標C的相對屬性權(quán)

設(shè)企業(yè)單位對學(xué)生的總體評價最高分為100分，則各項影響因素的評分為 13，10，4，9，6，2;15，8，2;8，15，2;2，3，1。

舉例來說，現(xiàn)有4位應(yīng)聘學(xué)生，他們的基本指標見下表

根據(jù)上述評點，學(xué)生排序依次為 P2，P3，P1，P4。

5 小結(jié)

程乾生教授指出，AHP相當(dāng)于重量模型(或舉重模型)，AHM相當(dāng)于球賽模型。在球賽模型中，甲隊勝乙隊，乙隊勝丙隊，并不要求甲隊一定要勝丙隊。因此，在AHM方法中，可不做一致性檢驗。運用上述屬性模型建模方法建立模型，可以解決現(xiàn)實生活中對專業(yè)要求較高的行業(yè)和企業(yè)招聘。如果有n個應(yīng)聘學(xué)生和m個招聘單位，利用屬性層次模型盡可能避免招聘單位引進人才時的盲目性，使人才能更加符合用人單位的需求，也可以使大學(xué)生更加理性得選擇較適合自己的工作，達到雙贏的目的。

［1］Saaty T L.The analytic hierarchy process［M］.New York:Mc－Graw – Hill International Book Company，1980.

［2］趙瑋，岳德權(quán).AHP的算法及其比較分析［J］.數(shù)學(xué)的實踐與認識，1995，25(1):6 －9.

［3］程乾生.屬性模型AHM—一種新的無結(jié)構(gòu)決策方法［J］.北京大學(xué)學(xué)報，1998，34(1):10 －13.

［4］魏世存，蔡驊.多人層次分析幾何平均算法原理［J］.南京理工大學(xué)學(xué)報，1992(6):65－68.

［5］彭劍鋒.員工素質(zhì)模型設(shè)計［M］.北京:中國人民大學(xué)出版社，2003.

［6］蕭鳴政.人員測評與選拔［M］.上海:復(fù)旦大學(xué)出版社，2005.