基于模糊多屬性決策的高校就業(yè)評估

馬鐸　徐靜　劉春泰

摘 要：目前我國高校連年擴(kuò)招，在校生人數(shù)劇增，導(dǎo)致就業(yè)問題突出，本質(zhì)上具有多屬性、多目標(biāo)的特點(diǎn)，模糊多屬性決策（Fuzzy Multi-Attribute Decision Making，F(xiàn)MADM）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(guān)權(quán)重信息，并以此對可行性方案進(jìn)行評估，更好地解決問題的不確定性和模糊性，以獲得最優(yōu)決策方案。將評估屬性與個(gè)體樣本數(shù)據(jù)作為基于有序加權(quán)平均（Generalized Leading-out Ordered Weighted Averaging：GIOWA）算子三角模糊數(shù)判斷矩陣的輸入，通過GIOWA算法求出評估矩陣，實(shí)現(xiàn)高校就業(yè)評估。

關(guān)鍵詞：高校就業(yè)；影響因素；模糊多屬性；決策

中圖分類號：G647 文獻(xiàn)標(biāo)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(fù)，到1999年開始高等教育（包括大學(xué)本科、研究生）不斷擴(kuò)大招生人數(shù)的教育改革政策，致使高校畢業(yè)生人數(shù)隨之逐年增多。大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)迅速地從2001年的115萬增加到2013年的699萬，目前高校畢業(yè)生待業(yè)率約在15%左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于社會平均待業(yè)水平。大學(xué)畢業(yè)生的明顯增加令全國都意識到就業(yè)難這樣一個(gè)問題，而身在非重點(diǎn)高等院校的畢業(yè)生，就業(yè)困難的問題就更加明顯。

由于高校就業(yè)評估問題涉及相關(guān)因素繁多，評價(jià)難度較大，傳統(tǒng)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(yīng)用于高校就業(yè)評估中，對于深刻分析就業(yè)優(yōu)勢，評價(jià)就業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，總結(jié)就業(yè)經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)自主就業(yè)有著重要的意義。

一、高校就業(yè)影響因素分析

（一）高校就業(yè)問題的歷史成因

自1977年我國高考制度恢復(fù)，以及1999年我國實(shí)行高校擴(kuò)招以來，高校畢業(yè)生也隨之逐年增多。2000年以來，高校連續(xù)擴(kuò)招，造成高校畢業(yè)生高存量、高膨脹，給高校畢業(yè)生就業(yè)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(jì)劃配置減少，使市場配置增多。

（二）高校就業(yè)現(xiàn)狀分析

第一，國內(nèi)就業(yè)結(jié)構(gòu)總體不平衡：地域不平衡性決定著我國的就業(yè)形勢在不同地區(qū)的差異性；同時(shí)不同學(xué)科、不同專業(yè)取向就業(yè)樂觀度差異明顯。

第二，高等教育的快速發(fā)展促使高等教育的各項(xiàng)工作得到了同樣的快速發(fā)展，但與此同時(shí)，大學(xué)生數(shù)量急劇增多，就業(yè)競爭愈演愈烈，高校就業(yè)形勢日趨嚴(yán)峻。面對當(dāng)前的大環(huán)境，畢業(yè)生的就業(yè)期望仍然較高。

（三）影響高校就業(yè)的現(xiàn)實(shí)因素

1.家庭因素

家庭環(huán)境是一個(gè)人出生后面對的第一個(gè)環(huán)境，家庭境況、父母的價(jià)值觀、人生觀以及日常行為都會對孩子的思想產(chǎn)生潛移默化的影響，從而影響孩子對職業(yè)的選擇和定位。

2.學(xué)校教育

教育體制、課程設(shè)置、教學(xué)水平以及老師的行為舉止對于正在逐漸學(xué)習(xí)和接觸新事物的孩子來說都可能成為左右其職業(yè)生涯規(guī)劃和就業(yè)的因素。

3.社會環(huán)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(zhàn)，而這時(shí)就需要學(xué)生把握信息和機(jī)會，在不斷變化的社會環(huán)境中找到自己的位置，同時(shí)正確處理就業(yè)觀與社會形勢變化的關(guān)系。

4.性別

由于心理和生理上的問題，一些職業(yè)不適合女性去工作，同時(shí)女性需要生育和撫養(yǎng)孩子，而企業(yè)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(yè)來說還占一些比重。

5.工作經(jīng)驗(yàn)

企業(yè)需要高效運(yùn)轉(zhuǎn)，當(dāng)然會選取能更迅速融入集體的員工，這對于應(yīng)屆大學(xué)生來說是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)，所以學(xué)生應(yīng)該為這種因素影響的工作打下基礎(chǔ)。

二、模糊多屬性決策

（一）多屬性決策

多屬性決策是多準(zhǔn)則決策的重要組成部分，它與多目標(biāo)決策一起構(gòu)成了多準(zhǔn)則決策體系，是運(yùn)籌學(xué)與管理科學(xué)的重要分支。不確定多屬性決策理論主要包括三部分內(nèi)容，隨機(jī)型、模糊型以及描述性決策理論與方法。其實(shí)質(zhì)是：利用已有的決策信息，通過一定的方式對一組有限個(gè)備選方案進(jìn)行排序或擇優(yōu)。自1957年Churchman等人提出多屬性決策以來，基于經(jīng)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(fù)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(gè)屬性的情況下，選擇最優(yōu)備選方案或進(jìn)行方案排序的決策問題，是現(xiàn)代決策科學(xué)的重要組成部分。其理論和方法在工程、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理和軍事等諸多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用[1]。

（二）模糊屬性

在模糊多屬性決策中，人們在對諸如學(xué)生的綜合素質(zhì)、汽車的性能等進(jìn)行評估時(shí)，一般喜歡直接用“優(yōu)”“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(shí)用價(jià)值，目前已引起人們的重視。

幾十年來，有關(guān)模糊多屬性決策問題的研究已引起國內(nèi)外學(xué)者的極大關(guān)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(shí)際應(yīng)用上，目前都還很不成熟，仍面臨著新的挑戰(zhàn)，尤其是有關(guān)決策方法的研究還有待進(jìn)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(diǎn)，探索科學(xué)的決策方法和理論，不但可以解決生產(chǎn)實(shí)際問題，還可促進(jìn)模糊決策科學(xué)的發(fā)展。

由于客觀事物的復(fù)雜性和人類思維的模型性，對屬性值為三角模糊數(shù)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(xiàn)[3]對屬性權(quán)重不能完全確知、屬性值為三角模糊數(shù)且決策者對方案有偏好信息的模糊多屬性決策問題進(jìn)行了研究。但是對于屬性權(quán)重和屬性值均為三角模糊數(shù)的多屬性決策問題報(bào)道較少。為此，本文給出了有關(guān)三角模糊數(shù)的運(yùn)算，借鑒了三角模糊數(shù)距離等概念，給出了一種三角模糊數(shù)決策矩陣的規(guī)范化公式，然后引入理想點(diǎn)的思想[4]，提出了基于理想點(diǎn)的三角模糊數(shù)多指標(biāo)決策方法，該方法簡單實(shí)用，所需信息小，易于計(jì)算機(jī)或計(jì)算器上實(shí)現(xiàn)。

三、基于GIOWA算子三角模糊決策算法

（二）基于有序加權(quán)平均算子的多屬性群決策方法[6-7]

基于上述模糊語言標(biāo)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(gè)多屬性決策問題，屬性xi在學(xué)生uj下的模糊語言評估為rij（k），建立相應(yīng)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(jìn)行集結(jié)，得到屬性xi的綜合屬性評估ri（k）（i∈N，k=1，2，…，t）。（3）對ri進(jìn)行排序，選出調(diào)查結(jié)果中對高校就業(yè)影響較大的屬性。

四、算法應(yīng)用

針對高校就業(yè)影響因素分析，給出的多種影響因素，并對其中五個(gè)待評估屬性進(jìn)行評估，由3位學(xué)生進(jìn)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(shù)排序：x4>x1>x2>x3>x5，影響最大因素x4。

五、總結(jié)

在大學(xué)生就業(yè)壓力日益突出的背景下，對其就業(yè)問題進(jìn)行深入研究，分析影響就業(yè)的各方面因素，根據(jù)調(diào)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(yè)評估中。

本文基于三角模糊數(shù)的多目標(biāo)綜合評價(jià)方法，在整個(gè)評價(jià)過程中從模糊數(shù)的角度去處理與計(jì)算評價(jià)值和權(quán)重值，采取模糊數(shù)學(xué)建立的等級劃分，并對其進(jìn)行了改進(jìn)，確定了交疊范圍的模糊評價(jià)方法和模糊數(shù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)也對三角模糊數(shù)排序方法進(jìn)行了研究，通過詳細(xì)分析說明這種方法的可行性，最后以求解多目標(biāo)決策問題的實(shí)例對文中的方法進(jìn)行了驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)：

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