【正文】 s(9,5)。 satisfy=[ 。M(5)h(5)。w=114,114,120,102,111,72,46,63,72。 在對模型進行合理性檢驗后，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性時的應用要求了，因為現(xiàn)實生活時很復雜的，包含太多的隨機性，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。 這樣通過對各年申請書號與計劃銷售量之間的比例關(guān)系可得到各年各分社申請書號的數(shù)目，如表5。② 讀者滿意度利用計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，然后進行數(shù)據(jù)擬合。根據(jù)現(xiàn)實生活經(jīng)驗，我們知道市場占有率可以按下面的公式計算：記第個分社的市場份額為，則是時間（年）的函數(shù)，即有可以通過分析歷年數(shù)據(jù)計算出各分社每年的市場占有率，并對各分社的該指標以時間（年）為自變量分別進行數(shù)據(jù)擬合可得的表達式，進而得到2006年各分社的預測市場占有率。根據(jù)題意，總社還要考慮各分社工作上的連續(xù)性以及對各分社生產(chǎn)計劃一定程度的認可，由此分配書號不應該少于各社申請書號的一半，即應該有不等式 （1）成立。由于各分社的人力資源數(shù)量不一樣，所以在進行書號分配時，我們還要考慮各分社人力資源的限制，即總社分配給某分社的書號數(shù)不應超過該社所能完成的最大的書號數(shù)量。資源配置完成以后，各分社（分社以學科劃分）根據(jù)分配到的書號數(shù)量，再重新對學科各課程作出版規(guī)劃，付諸實施。 最后，我們根據(jù)本文模型的所得出的結(jié)論向出版社提供了書號資源分配的合理化建議。最后，在模型的檢驗部分，利用歷年的相關(guān)數(shù)據(jù)來檢驗模型的合理性，并且將其推廣到其他類似的應用領(lǐng)域。對于各分社生產(chǎn)計劃的準確度，因為這一指標較其他指標更加具有隨機性，所以不僅要考慮均值的大小，還要考慮每年準確度的分布狀況，即方差的大小，因而需要建立一個能夠較好反映計劃準確度的量化指標。其中，對課程滿意度的量化可以仿照生產(chǎn)計劃準確度的定義，形式如下：①第個分社的第門課程評價可信度 其中是讀者對第分社第門課程滿意度的方差。 將與每個分社的分配量加權(quán)作和，可得 目標函數(shù) max 其中 定義為第年A出版社的年收益指數(shù)，它是年利潤的等價反映，因為它的值越大，越能反映出分配的合理性，即高則會導致分社綜合勢力高的相應應該多分一些，而綜合勢力則應減少一些分配量，這是很合理的。根據(jù)這種思路，我們選取出版社最先考慮的目標——收益的大小，鑒于出版社的年利潤指數(shù)（即年總銷售額）為下式（根據(jù)各分社年利潤指數(shù)可知）：（為分社擁有的課程數(shù)目） 所以我們可以根據(jù)歷年該數(shù)據(jù)與對歷年數(shù)據(jù)應用模型所得方案的結(jié)果相比較，考察年總銷售額的差別。九、模型的改進與推廣在綜合比較我們所建立的模型的優(yōu)缺點后，我們發(fā)現(xiàn)模型還可以改進，可以改進評價指標的算法，因為數(shù)據(jù)量太大，分析太困難，所以算法是很重要的。為了檢驗其精度，我們又對橫坐標（年份）進行處理，把2001年做為第一年，橫坐標記為1，依次類推。M(9)w(9)。M(7)1/2*h(7)。 。 L=M(:,2)39。b=[1240 1243 1850 2641 26921809 1706 2681 3298 3927100 185 230 765 304180 279 188 410 811146 181 199 389 4191114 1080 1425 1688 26792242 2369 2851 3186 4130188 184 383 119 3162231 2255 2589 3038 3550593 810 967 1215 1808]39。x=1:1:5。)p1=polyfit(x,y,3)p1 = xi=1::5。p=b*a/10^4。p=b*a/10^4。p=b*a/10^4。p1=polyfit(x,y,3)p1 = x=1:1:5。)p1=polyfit(x,y,3)p1 = xi=1::5。y=p39。b=[890 795 977 1245 14441170 1423 1663 2036 28721270 1531 1634 1946 27181575 2047 2524 2836 3557253 233 459 384 7591896 2026 2566 3268 4084]39。,xi,y1i,39。,xi,y1i,39。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。y=p39。)y=*6^3+ *6^ *6+y = clear a=[ ]。 for j=1:9 sum=sum+L(j)。 sum=0。 。M(3)1/2*h(3)。M(5)w(5)。其次，各個分社也可以做出一些宣傳活動來提高該出版社的知名度和權(quán)威度，在人們的心里品牌的形象也很重要，同時，提高書籍本身的質(zhì)量也同樣重要。采取“總——分”的方法先將各分社作整體實力的分析，然后再滿足各種約束條件，最后給出優(yōu)化配置。 圖3計算機分社的年利潤指數(shù)變化趨勢 表2各分社年利潤擬合函數(shù)及預測結(jié)果 分社（i）數(shù)據(jù)擬合函數(shù)市場占有率（）1計算機類2經(jīng)管類3數(shù)學類4外語類5兩課類6機械能源類7化工化學類8地理地質(zhì)類9環(huán)境類（2） 各分社綜合實力的各項指數(shù)（其中讀者滿意度時按照整體滿意度得到） 表3 綜合實力指標 因素分社（i） 計劃準確度（）讀者滿意度（）市場占有率（） 2006年預測年利潤指數(shù)（）1計算機類2經(jīng)管類3數(shù)學類4外語類5兩課類6機械能源類7化工化學類8地理地質(zhì)類9環(huán)境類 （3） 層次分析法求解各分社綜合實力的權(quán)重排序注：下面矩陣圖表中的1，2，3，…，9分別代表下列類別的分社：計算機類，經(jīng)管類，數(shù)學類，外語類，兩課類，機械能源類，化學化工類，地理地質(zhì)類，環(huán)境類。 3）第三層對于準則B3（市場占有率）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，即得第三層對準則的排序權(quán)重向量。 依次將每個分社生產(chǎn)計劃的準確度求解出來，以便在應用層次分析法時形成兩兩比較判斷矩陣。根據(jù)題意可知，利潤是A出版社最為關(guān)心的問題，我們建立模型的一大制約因素也就是如何提高出版社收益的問題，一切問題都應該圍繞這個中心，可以說利潤應該是評價分社綜合實力的首要指標。由于題目中所給的數(shù)據(jù)量很大，條目繁多，這就需要我們通過建立合理的量化指標來進行深入分析。在本文所建立的模型中，我們采取了層次分析法（AHP）、數(shù)據(jù)統(tǒng)計擬合以及整數(shù)線性規(guī)劃相結(jié)合的手段，這樣既借鑒了層次分析法綜合評價的優(yōu)勢，又克服了該法中主觀因素的不確定性，使模型更具有科學性，作出了出版社2006年的分配方案，如下表最優(yōu)分配方案表分社（）書號分配量分社（）書號分配量1計算機類556機械能源類382經(jīng)管類337化工化學類203數(shù)學類1208地理地質(zhì)類204外語類1029環(huán)境類405兩課類72—————————————經(jīng)過對模型的檢驗，單從生產(chǎn)計劃準確度一項來看，模型所得出的結(jié)果就比以往的高，這樣就首先保證了出版社獲得年度穩(wěn)定利潤的前提，其他幾個評價指標也都可以得出相似的結(jié)論。（6） 在模型中，我們假設(shè)市場占有率信息的獲得完全來自調(diào)查數(shù)據(jù)，這是與實際相符的，因為我們在考察某種商品的市場占有率時不可能調(diào)查整個市場的情況，所以只能從有限的市場調(diào)查數(shù)據(jù)中來獲取，另外其他類學科的統(tǒng)計信息對整個市場的影響很微小，所以我們可以將其忽略，以減少分析的復雜度。（4） 市場占有率。 五、模型建立根據(jù)上面對問題的分析，我們分三步建立優(yōu)化分配書號的模型。進而可得一致性比率 所以我們構(gòu)造的判斷矩陣通過了一致性檢驗。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式擬合，以下類似指數(shù)的擬合均按此法，具體分析過程請見附錄4。比較發(fā)現(xiàn)： sum(2005)＝sum(2006)＝這更加肯定了模型的有效性。由于主要考慮的是如何分配書號，使其達到最優(yōu)化的問題而且所提供的數(shù)據(jù)龐大，我們采用了綜合評價決策的方法創(chuàng)建了上述模型，比較全面而又定量化的分析，準確而又完整的計算，可以得到較合理的結(jié)果。M(2)w(2)。M(9)h(9)。 ]。 sem=bijiao(sell(5,:))。 [M,N]=eig(sem)。*39。) y= *6^3+ *6^ *6+y = a=[ ]。y=p39。y1i=polyval(p1,xi)。y1i=polyval(p1,xi)。,xi,y1i,39。) y= *6^ *6^2+ *6+y = clear a=[ ]。*39。)xi=1::5。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。subplot(2,2,1),plot(x,y,39。*39。)p1=polyfit(x,y,3)p1 = xi=1::5。x=1:1:5。 end temp(:,2)=(abs(L./sum))39。 ]。end結(jié)果如下：2001年 M( 1) M( 2) M( 3) M( 4) M( 5) M( 6) M( 7) M( 8) M( 9) H( 1) 2002年 M( 1) M( 2) M( 3) M( 4)