【正文】 的，而且應(yīng)該呈現(xiàn)某種發(fā)展趨勢，也就是說它們每年的變化應(yīng)該有規(guī)律性，比如表現(xiàn)出滿意度提高或降低，市場占有率增加或減少等等狀態(tài)，這樣就可以考慮對(duì)這幾項(xiàng)指標(biāo)的歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行有效擬合，作出指標(biāo)走勢圖像并觀察它們的變化，進(jìn)而利用合適的擬合函數(shù)求出2006年的各項(xiàng)指標(biāo)預(yù)測值，并以此為基礎(chǔ)，利用層次分析法分析出2006年各分社的預(yù)測綜合實(shí)力排名（這種預(yù)測排名對(duì)2006年的書號(hào)分配起著至關(guān)重要的指導(dǎo)作用，也就是說這樣做是合理的）。根據(jù)題意，總社還要考慮各分社工作上的連續(xù)性以及對(duì)各分社生產(chǎn)計(jì)劃一定程度的認(rèn)可，由此分配書號(hào)不應(yīng)該少于各社申請(qǐng)書號(hào)的一半，即應(yīng)該有不等式 （1）成立。 五、模型建立根據(jù)上面對(duì)問題的分析，我們分三步建立優(yōu)化分配書號(hào)的模型。2）讀者滿意度在引入讀者滿意度的量化指標(biāo)時(shí)，可以有多種方法，在本模型中，我們主要利用了兩種不同難度和復(fù)雜度的方法，它們具有各自的優(yōu)越性：①整體滿意度分析這是一種較為粗略的量化方法，它不考慮各分社內(nèi)部不同課程之間受歡迎程度的差別，只是從讀者評(píng)價(jià)各分社所有課程的滿意度出發(fā)，計(jì)算出讀者對(duì)某分社的整體滿意度。 ②第個(gè)分社的第門課程的滿意度 其中是讀者對(duì)第分社第門課程的滿意度均值。根據(jù)現(xiàn)實(shí)生活經(jīng)驗(yàn)，我們知道市場占有率可以按下面的公式計(jì)算：記第個(gè)分社的市場份額為，則是時(shí)間（年）的函數(shù)，即有可以通過分析歷年數(shù)據(jù)計(jì)算出各分社每年的市場占有率，并對(duì)各分社的該指標(biāo)以時(shí)間（年）為自變量分別進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合可得的表達(dá)式，進(jìn)而得到2006年各分社的預(yù)測市場占有率。進(jìn)而可得一致性比率 所以我們構(gòu)造的判斷矩陣通過了一致性檢驗(yàn)。 4）第三層對(duì)于準(zhǔn)則B4（利潤）的比較矩陣 求出矩陣的最大特征值，以及歸一化的最大特征值的特征向量，即得第三層對(duì)準(zhǔn)則的排序權(quán)重向量。 在問題分析中，我們知道由人力資源約束條件，存在約束 （3） 其中應(yīng)有 另外，由于分社申請(qǐng)書號(hào)的總數(shù)量遠(yuǎn)大于可分配的總量，所以分社在申請(qǐng)書號(hào)量與獲得分配的書號(hào)量，應(yīng)有關(guān)系 （4） 將約束（4）加上前面問題分析中的約束（1）、（2）以及（3）形成約束條件 利用數(shù)學(xué)軟件lingo求解整數(shù)規(guī)劃，可得詳細(xì)分配量，設(shè)為。② 讀者滿意度利用計(jì)算滿意度的兩種求解方法可以求出各分社每年的讀者滿意度，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。經(jīng)過幾種次數(shù)擬合的殘差分析，我們最終選取了三次多項(xiàng)式擬合，以下類似指數(shù)的擬合均按此法，具體分析過程請(qǐng)見附錄4。① 生產(chǎn)計(jì)劃準(zhǔn)確度比較矩陣可得，它的歸一化特征向量為特征向量為② 讀者滿意度1．整體滿意度比較矩陣可得，它的歸一化特征向量為2．細(xì)化滿意度比較矩陣（2001年）可得，它的歸一化特征向量為③ 市場占有率比較矩陣可得，它的歸一化特征向量為④ 年利潤指數(shù)比較矩陣可得，它的歸一化特征值為由方案層各元素關(guān)于目標(biāo)的合成權(quán)重向量 可得合成權(quán)重向量 （4） 整數(shù)規(guī)劃求解具體分配方案 根據(jù)題目中所給的歷年分配書號(hào)總數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，可知總社每年擁有的書號(hào)數(shù)是一定的，且其值為500，即。 這里有幾點(diǎn)需要說明，我們?cè)诓捎媚Ｐ痛_定歷年分配方案的時(shí)候?qū)ψx者滿意度、市場占有率以及各分社年利潤指數(shù)的取值是直接應(yīng)用實(shí)際值，而不是擬合所得的值，這樣既可以看出模型在預(yù)測準(zhǔn)確度高時(shí)的有效性，又可以對(duì)于我們?nèi)绾芜x取擬合函數(shù)同時(shí)減輕工作量有著很好的指導(dǎo)作用。 這樣通過對(duì)各年申請(qǐng)書號(hào)與計(jì)劃銷售量之間的比例關(guān)系可得到各年各分社申請(qǐng)書號(hào)的數(shù)目，如表5。比較發(fā)現(xiàn)： sum(2005)＝sum(2006)＝這更加肯定了模型的有效性。這也是方法的創(chuàng)新之處。改進(jìn)1 層次分析法中的第二層與第一層的判斷矩陣還可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置，從而盡可能減少人為主觀因素的影響，使模型具有更高的一致性。 在對(duì)模型進(jìn)行合理性檢驗(yàn)后，雖然模型不是非常理想，但是在信息不足的條件下，這種模型已經(jīng)能夠滿足存在一定隨機(jī)性時(shí)的應(yīng)用要求了，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)生活時(shí)很復(fù)雜的，包含太多的隨機(jī)性，所以能夠把握基本可行的方法就已經(jīng)很好了，這樣可使決策少一些盲目性，多一些規(guī)范性。由于主要考慮的是如何分配書號(hào)，使其達(dá)到最優(yōu)化的問題而且所提供的數(shù)據(jù)龐大，我們采用了綜合評(píng)價(jià)決策的方法創(chuàng)建了上述模型，比較全面而又定量化的分析，準(zhǔn)確而又完整的計(jì)算，可以得到較合理的結(jié)果。最后，還是衷心的希望出版社可以在如此激烈的經(jīng)濟(jì)浪潮中，穩(wěn)步前進(jìn)。同時(shí)對(duì)縱坐標(biāo)（金額）做放縮處理，均縮小10^4,以萬元標(biāo)記，再次進(jìn)行擬合預(yù)測，結(jié)果發(fā)現(xiàn)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)化后的預(yù)測，非常相近，因?yàn)橐獙?duì)出版社進(jìn)行短期的銷售額預(yù)測（一年），所以我們可以以此方法進(jìn)行. 對(duì)九個(gè)分社的市場占有率預(yù)測時(shí)，我們采用同樣的方法，對(duì)橫坐標(biāo)（年份）進(jìn)行處理，把2001年做為第一年，橫坐標(biāo)記為1，依次類推，對(duì)其進(jìn)行擬合預(yù)測，從而推測出他們的占有率趨勢。w=114,114,120,102,111,72,46,63,72。M(2)w(2)。M(6)w(6)。M(1)h(1)。M(5)h(5)。M(9)h(9)。M(4)1/2*h(4)。M(8)1/2*h(8)。 satisfy=[ 。 ]。 。 。result=zeros(9,5)。 sem=bijiao(sell(5,:))。 for j=1:9 sum=sum+abs(L(j))。 sum=0。 L=M(:,2)39。 [M,N]=eig(sem)。 end temp(:,3)=(abs(L./sum))39。p=b*a/10^4。*39。*39。 b=[2600 2614 4408 5494 63522341 2180 3696 4451 4970420 419 841 966 1012878 1033 1363 1249 1887505 646 1017 1247 1314871 1081 1268 1644 19761253 1629 1697 2787 35651848 2299 2274 3025 31316893 6180 8428 10931 120831143 1524 1457 2105 3426]39。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。subplot(2,2,2),plot(x,y,39。) y= *6^3+ *6^ *6+y = a=[ ]。y = x=1:1:5。y1i=polyval(p1,xi)。39。y=p39。*39。y=p39。)p1=polyfit(x,y,3)p1 = x=1:1:5。y1i=polyval(p1,xi)。39。y=p39。)p1=polyfit(x,y,3)p1 = x=1:1:5。y1i=polyval(p1,xi)。39。y=p39。)p1=polyfit(x,y,3)p1 = xi=1::5。,xi,y1i,39。p=b*a/10^4。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。subplot(2,2,2),plot(x,y,39。) y= *6^ *6^2+ *6+y = clear a=[ ]。 x=1:1:5。y1i=polyval(p1,xi)。39。*39。*39。p=b*a/10^4。,xi,y1i,39。)xi=1::5。y = x=1:1:5。) y= *6^3+ *6^ *6+y = clear a=[ ]。subplot(2,2,2),plot(x,y,39。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。b=[100 184 100 273 841596 769 753 890 1430798 712 902 1189 1430100 191 213 355 274770 771 1127 1329 13541291 1358 1978 2528 3080]39。*39。*39。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。a=[ ]。*39。*39。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。b=[3839 4481 6564 6879 886017233 21054 28326 33481 391119356 10715 15849 14934 2181614381 16259 20651 27264 3331420617 25460 24913 39146 4166516422 18728 19362 26398 3430212006 12697 13081 21776 250875668 6029 8487 10906 12769]39。p1=polyfit(x,y,3)p1 = x=1:1:5。b=[8767 9351 11393 13461 16694441 513 699 894 1314100 183 223 269 7331581 1965 2089 4248 4247672 626 989 1465 23111348 1617 1518 2240 2955100 177 467 480 273621 735 759 1088 2123687 657 903 1316 2106173 258 448 500 759]39。*39。*39。p=b*a/10^4。,xi,y1i,39。)p1=polyfit(x,y,3)p1 = xi=1::5。y=p39。:39。y1i=polyval(p1,xi)。x=1:1:5。[8]優(yōu)選排序結(jié)果2001年 排號(hào) 1 2 9 3 6 4 5 8 72002年 排號(hào) 9 8 1 7 4 6 5 2 3 2003年 排號(hào) 9 8 1 7 4 6 5 2 3 2004年 排號(hào) 9 8 1 7 4 6 5 2 3 2005年 排號(hào) 9 8 1 7 4