大学毕业生就业双向选择模型

前面两个问题为优化问题，第三个为决策问题，后两个问题为模型的推广。我们用满意度来作为双方互选的理由，我们分别求总体满意度最大、配对成功率最高、个人配对成功率最高，前两个问题以0－1规划求解，第三个问题求其纳什平衡点。接着增加单位招聘对性别的要求条件，用上述方法解出第四个问题。对于第五个问题，考虑一个公司可以招多个人，假设每个公司可以招的人数已定，我们在前面问题的基础上修改约束条件。用同样方法可求得多家招聘单位，多个应聘人员互选的最优配对方案

就业招聘中的双向选择问题

本文就应聘人员和用人单位的双向选择问题,通过0-1规划模型和对策论求解纳什均衡点的有关知识以及偏大型柯西分布隶属函数, 对应聘人员和用人单位的双向选择问题进行了分析.

就业招聘中的双向选择问题

在就业招聘中，用人单位和应聘者一直存在着双向选择问题。由于，用人单位和应聘者存在着不同基本条件，且对对方也有不同的要求条件，因此，在用人单位和应聘者进行相互选择时就存在着不同的配对方案，这就需要讨论如何进行配对可达到双方的最优条件要求

招聘就业中双向选择问题

对目前大学生就业双向选择问题，由组合图论思想将其转化为求赋权平衡二部图的最大权完美匹配问题，再利用匈牙利算法得到它的解，并且在此过程中利用迭加因子方法考虑到应聘者个人能力及意愿和用人单位要求、满意度，因而是一套最大限度的同时顾及双方情况和需求的解决方案

就业问题中的双向选择问题

就业问题是社会上的一大热点话题，本文针对所给的25对用人单位和应聘者数据信息，综合给出了如何实现双方的双向选择。 以配对成功的概率作为边的权重，各用人单位和应聘者构成二分图的二部点集，将用人单位和应聘者之间的互选问题转化为经典的配对问题。利用模糊分布函数，把各指标加以量化，得到用“满意度”刻画边的权重，然后利用匈牙利算法，并结合matlab软件即可求得1、2问中的最佳配对方案。而问题3则建立了对策模型，转化为求解二人非零和的纳什平衡点问题. 最后我们在模型改进中使得模型更能适应双方人数不定，且可以一个公司招聘多人的一般情况

就业招聘的双向选择策略

就业问题对我国的高等教育和国民经济的可持续发展有着重要的影响。本文依据经验选择近似偏大型柯西隶属函数并根据实际情况应用心理学原理对数据做量化处理，得到招聘双方对对方拥有条件的“满意度”，并将该满意度平均加权求和得到双方对对方的“综合满意度”，我们将该相互“综合满意度”视为双方配对时的成功率

就业招聘中的双向选择问题

该问题是现实生活中的实际问题，主要就是确定合理的签约（配对）方案，使得在尽量满足应聘者与用人单位要求的条件下，使签约（配对）的成功率尽可能高。于是我们引入了“满意度”的概念。 在对已知数据分析后，可以过滤掉一些不符合要求的数据。然后我们使用了匈牙利算法对总满意度进行分析，解决了签约（配对）成功率最高和可能性最大的两个问题。使用了纳什均衡求解纳什平衡点，得到了在双方只有一次选择的机会的情况下的解。 在对于用人单位有性别要求的情况下，对数据进行二次过滤，可以得到在用人单位有性别要求的情况下的成功率最高和可能性最大和双方只有一次选择的机会的情况下的解。 在最后，我们讨论了在N个应聘者和M个用人单位情况下的问题，说明了模型可以适用于在N个应聘者和M个用人单位的情况

双向选择住房问题的讨论

本文通过建立模型解决了大学生就业难问题，模型首先对用人单位和应聘者的基本条件和要满意度关系图，确定满意度，最后对问题1，2建立优化模型求解。对问题3建立了对策模型，求得最佳配对方案。对于问题4则对原来可能的配对进行再过滤，再求的最优化结果

就业招聘中的双向选择问题

目前，大学生就业难问题已经引起了社会各方的广泛关注，针对这一社会现象，我们从一具体的特例出发，试图寻求解决这一难题的最佳匹配方案。现在给定25个用人单位和25位应聘者，并且每个用人单位及每位应聘者的基本条件和要求条件都不尽相同。高等院校学生就业指导部门拟根据他们的基本条件和要求条件牵线搭桥。本文根据每个用人单位和每位应聘者的情况和要求，利用图论（二分图）和概率论知识以及满意度的理论，结合匈牙利算法和KM算法，建立数学模型帮助高等院校学生就业指导部门解决5个问题，本文最后引进了失望度的定义对模型做了一定的改进和推广，并求得模型改进后的解决这5个问题的最优方案

就业招聘中的双向选择问题

通过对问题的分析，我们知道此问题主要归结为最优匹配问题，问题的关键在于用人单位和应聘者双方相互满意度的确定，首先我们对题中所给信息进行了量化处理，模型中具体给出了满意度函数的定义。根据问题的特性，将问题（1）转化为求赋权二分图的最大匹配问题，问题（2）是建立的0-1规划模型来求最优配对方案，问题（3）转化为求对策的纳什平衡点问题，问题（4）和问题（5）是前面3个模型的推广。通过求解的出了符合实际的最优签约方案