基于模糊多屬性決策的高校就業評估

馬鐸　徐靜　劉春泰

摘 要：目前我國高校連年擴招，在校生人數劇增，導致就業問題突出，本質上具有多屬性、多目標的特點，模糊多屬性決策（Fuzzy Multi-Attribute Decision Making，FMADM）是一種有效的決策評估方法，能夠綜合整理多屬性問題的相關權重信息，并以此對可行性方案進行評估，更好地解決問題的不確定性和模糊性，以獲得最優決策方案。將評估屬性與個體樣本數據作為基于有序加權平均（Generalized Leading-out Ordered Weighted Averaging：GIOWA）算子三角模糊數判斷矩陣的輸入，通過GIOWA算法求出評估矩陣，實現高校就業評估。

關鍵詞：高校就業；影響因素；模糊多屬性；決策

中圖分類號：G647 文獻標志碼：A 文章編號：1002-2589（2015）15-0142-02

引言

自1977年我國高考制度恢復，到1999年開始高等教育（包括大學本科、研究生）不斷擴大招生人數的教育改革政策，致使高校畢業生人數隨之逐年增多。大學生畢業人數迅速地從2001年的115萬增加到2013年的699萬，目前高校畢業生待業率約在15%左右，遠遠高于社會平均待業水平。大學畢業生的明顯增加令全國都意識到就業難這樣一個問題，而身在非重點高等院校的畢業生，就業困難的問題就更加明顯。

由于高校就業評估問題涉及相關因素繁多，評價難度較大，傳統的評估決策方法對于這種多屬性決策問題解決效果往往不很理想，因此將模糊多屬性決策方法應用于高校就業評估中，對于深刻分析就業優勢，評價就業標準，總結就業經驗，實現自主就業有著重要的意義。

一、高校就業影響因素分析

（一）高校就業問題的歷史成因

自1977年我國高考制度恢復，以及1999年我國實行高校擴招以來，高校畢業生也隨之逐年增多。2000年以來，高校連續擴招，造成高校畢業生高存量、高膨脹，給高校畢業生就業帶來新的壓力和難度；人才地位的提高，伴隨著人才爭奪加劇，計劃配置減少，使市場配置增多。

（二）高校就業現狀分析

第一，國內就業結構總體不平衡：地域不平衡性決定著我國的就業形勢在不同地區的差異性；同時不同學科、不同專業取向就業樂觀度差異明顯。

第二，高等教育的快速發展促使高等教育的各項工作得到了同樣的快速發展，但與此同時，大學生數量急劇增多，就業競爭愈演愈烈，高校就業形勢日趨嚴峻。面對當前的大環境，畢業生的就業期望仍然較高。

（三）影響高校就業的現實因素

1.家庭因素

家庭環境是一個人出生后面對的第一個環境，家庭境況、父母的價值觀、人生觀以及日常行為都會對孩子的思想產生潛移默化的影響，從而影響孩子對職業的選擇和定位。

2.學校教育

教育體制、課程設置、教學水平以及老師的行為舉止對于正在逐漸學習和接觸新事物的孩子來說都可能成為左右其職業生涯規劃和就業的因素。

3.社會環境

社會形勢的變化和金融走勢的情況都會給市場帶來很大的沖擊和挑戰，而這時就需要學生把握信息和機會，在不斷變化的社會環境中找到自己的位置，同時正確處理就業觀與社會形勢變化的關系。

4.性別

由于心理和生理上的問題，一些職業不適合女性去工作，同時女性需要生育和撫養孩子，而企業還要在這方面給予一些較男性特殊的待遇，因此性別因素對于就業來說還占一些比重。

5.工作經驗

企業需要高效運轉，當然會選取能更迅速融入集體的員工，這對于應屆大學生來說是一個不小的挑戰，所以學生應該為這種因素影響的工作打下基礎。

二、模糊多屬性決策

（一）多屬性決策

多屬性決策是多準則決策的重要組成部分，它與多目標決策一起構成了多準則決策體系，是運籌學與管理科學的重要分支。不確定多屬性決策理論主要包括三部分內容，隨機型、模糊型以及描述性決策理論與方法。其實質是：利用已有的決策信息，通過一定的方式對一組有限個備選方案進行排序或擇優。自1957年Churchman等人提出多屬性決策以來，基于經典多屬性決策（含群決策）理論與方法的研究已趨于完善，然而，由于客觀事物的復雜性、不確定性和人類思維的模糊性，我們遇到的多屬性決策問題大部分是不確定的、模糊的，稱之為模糊多屬性決策。

多屬性決策是指在考慮多個屬性的情況下，選擇最優備選方案或進行方案排序的決策問題，是現代決策科學的重要組成部分。其理論和方法在工程、技術、經濟、管理和軍事等諸多領域都有廣泛的應用[1]。

（二）模糊屬性

在模糊多屬性決策中，人們在對諸如學生的綜合素質、汽車的性能等進行評估時，一般喜歡直接用“優”“良”“差”等模糊語言形式給出，即從模糊語言評估角度定性描述模糊多屬性決策問題。由于這類問題具有重要的理論意義和實用價值，目前已引起人們的重視。

幾十年來，有關模糊多屬性決策問題的研究已引起國內外學者的極大關注，并取得了豐碩的成果。然而，模糊多屬性決策無論在理論研究還是實際應用上，目前都還很不成熟，仍面臨著新的挑戰，尤其是有關決策方法的研究還有待進一步完善。因此，針對模糊多屬性決策中存在的問題與研究熱點，探索科學的決策方法和理論，不但可以解決生產實際問題，還可促進模糊決策科學的發展。

由于客觀事物的復雜性和人類思維的模型性，對屬性值為三角模糊數的模糊多屬性決策問題的研究已引起人們的重視[2]。如文獻[3]對屬性權重不能完全確知、屬性值為三角模糊數且決策者對方案有偏好信息的模糊多屬性決策問題進行了研究。但是對于屬性權重和屬性值均為三角模糊數的多屬性決策問題報道較少。為此，本文給出了有關三角模糊數的運算，借鑒了三角模糊數距離等概念，給出了一種三角模糊數決策矩陣的規范化公式，然后引入理想點的思想[4]，提出了基于理想點的三角模糊數多指標決策方法，該方法簡單實用，所需信息小，易于計算機或計算器上實現。

三、基于GIOWA算子三角模糊決策算法

（二）基于有序加權平均算子的多屬性群決策方法[6-7]

基于上述模糊語言標度和GIOWA算子給出多屬性群決策方法，步驟如下。（1）對于某一個多屬性決策問題，屬性xi在學生uj下的模糊語言評估為rij（k），建立相應的評估矩陣Rk。（2）利用GIOWA算子g對評估矩陣Rk中第i行信息進行集結，得到屬性xi的綜合屬性評估ri（k）（i∈N，k=1，2，…，t）。（3）對ri進行排序，選出調查結果中對高校就業影響較大的屬性。

四、算法應用

針對高校就業影響因素分析，給出的多種影響因素，并對其中五個待評估屬性進行評估，由3位學生進行評估測試，得到評估矩陣R1，如表2所示。

模糊語言評估排序：x4>x1>x2=x3>x5影響最大因素x4；按數排序：x4>x1>x2>x3>x5，影響最大因素x4。

五、總結

在大學生就業壓力日益突出的背景下，對其就業問題進行深入研究，分析影響就業的各方面因素，根據調查問卷、收集整理資料、將模糊多屬性決策理論引入到高校就業評估中。

本文基于三角模糊數的多目標綜合評價方法，在整個評價過程中從模糊數的角度去處理與計算評價值和權重值，采取模糊數學建立的等級劃分，并對其進行了改進，確定了交疊范圍的模糊評價方法和模糊數劃分標準，同時也對三角模糊數排序方法進行了研究，通過詳細分析說明這種方法的可行性，最后以求解多目標決策問題的實例對文中的方法進行了驗證。

參考文獻：

[1]張市芳.幾種模糊多屬性決策方法及其應用[D].西安：西安電子科技大學，2012.

[2]許葉軍，達慶利.基于理想點的三角模糊數多指標決策法[J].系統工程與電子技術，2007（9）.

[3]徐澤水.對方案有偏好的三角模糊數型多屬性決策方法研究[J].系統工程與電子技術，2002，24（8）：9-12.

[4]徐澤水.幾類多屬性決策方法研究[D].南京：東南大學，2002.

[5]徐澤水.基于模糊語言評估和GIOWA算子的多屬性群決策法[J].系統科學與數學，2004，24（2）：218-224.

[6]左軍.多目標決策中靈敏度分析的方法探討[J].系統工程理論與實踐，1987（3）：1-11.