獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定方案-數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽論文

1、摘要本文根據(jù)學(xué)生本年度各門課程成績(jī)的具體情況,綜合考慮各門課程的不同性質(zhì)對(duì)最終結(jié)果的影響程度,利用隸屬函數(shù)、加權(quán)平均值、熵權(quán)法的有關(guān)知識(shí),確定了三種獎(jiǎng)學(xué)金的評(píng)定模型。首先利用模糊數(shù)學(xué)的方法,對(duì)考查課的等級(jí)進(jìn)行百分制的轉(zhuǎn)化。設(shè)四個(gè)等級(jí)(A ,B ,C ,D 的隸屬度依次對(duì)應(yīng)為4,3,2,1。采用偏大型柯西分布和對(duì)數(shù)函數(shù)構(gòu)造了一個(gè)隸屬函數(shù):+-+=-43,ln 31,(1(12x b x a x x x f 從而簡(jiǎn)化模型的建立,制定綜合評(píng)定的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。模型一通過比較不同課程的學(xué)分和性質(zhì)差異,進(jìn)行加權(quán)平均綜合評(píng)定;模型公式: (j 1n 1*nijj i jj AB X B= (符號(hào)說明見【四、變量

2、說明】,下同 學(xué)分成績(jī)?cè)趯W(xué)生總體中的百分等級(jí)分布位臵;模型公式: (1n 1*1050nijj j i jj MB X B=+ 模型公式: (1521j 116i 151*jj ij ijjj jjjj CA AB X YC =+ 數(shù)據(jù)三比較客觀、全面,綜合考慮了成績(jī)的具體情況和課程性質(zhì),但數(shù)據(jù)處理相對(duì)復(fù)雜。關(guān)鍵字: 隸屬函數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù) 熵權(quán)法 加權(quán)平均目錄一、問題重述 (3二、問題分析 (3三、模型假設(shè) (3四、變量說明 (3五、模型建立 (4(模型一:平均學(xué)分績(jī)模型 (5(模型二:標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分評(píng)定模型 (5(模型三:加入課程難易程度系數(shù)的學(xué)分權(quán)重評(píng)定法 (6六、模型求解 (8(一(模型

3、一 (8(二(模型二 (9(三(模型三 (9七、模型評(píng)價(jià)與推廣 (9八、參考文獻(xiàn) (10九、附錄 (10一、問題重述獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定問題幾乎學(xué)校的每個(gè)院系每年都會(huì)評(píng)定學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金。設(shè)立獎(jiǎng)學(xué)金的目的是鼓勵(lì)學(xué)生學(xué)習(xí)期間德智體全面發(fā)展。其中,年度的學(xué)習(xí)成績(jī)是獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定的主要依據(jù)之一,因此,如何根據(jù)學(xué)生本年度的各門課成績(jī)來合理衡量學(xué)生很有必要。附件1是該學(xué)院某年級(jí)105名學(xué)生全年的學(xué)習(xí)情況。請(qǐng)根據(jù)附件信息,綜合考慮各門課程,至少用3到4種方法將成績(jī)最優(yōu)秀的10%的同學(xué)評(píng)選出來,作為進(jìn)一步獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定的候選人,并比較這些方法的優(yōu)劣。二、問題分析考慮到要減小將等級(jí)轉(zhuǎn)化為百分制分?jǐn)?shù)取值的隨意性,故采用偏大型柯西分布和

4、對(duì)數(shù)函數(shù)構(gòu)造一個(gè)隸屬函數(shù),將考查課的等級(jí)轉(zhuǎn)化為百分制分?jǐn)?shù)與考試課的成績(jī)統(tǒng)一起來,避免由主觀因素引起的誤差。然后根據(jù)Excel附件中的相關(guān)數(shù)據(jù),選擇幾種合理的方法,計(jì)算出學(xué)生的綜合成績(jī)(包括考試課和考查課兩部分,并給出具體排名。然后對(duì)比幾種模型的優(yōu)劣,找到一種科學(xué)合理的評(píng)定方法。三、模型假設(shè)獎(jiǎng)學(xué)金的評(píng)定只考慮成績(jī)方面的因素;考試課成績(jī)每科均以百分制計(jì)算,考查課等級(jí)轉(zhuǎn)化成百分制計(jì)算;每個(gè)影響?yīng)剬W(xué)金評(píng)定因素的數(shù)據(jù)處理都是相互獨(dú)立的;有不及格科目的學(xué)生仍然有資格參加獎(jiǎng)學(xué)金的評(píng)選;四、變量說明 五、模型建立前提模型使用隸屬函數(shù)1對(duì)考試成績(jī)等級(jí)進(jìn)行百分制轉(zhuǎn)換:如果我們將考查課中的不同等級(jí)分別對(duì)應(yīng)到某一個(gè)自

5、己規(guī)定的分?jǐn)?shù),那么這樣得到的結(jié)果隨意性很大,完全受我們主觀因素的影響,也沒有依據(jù),不具科學(xué)性。隸屬函數(shù)是對(duì)模糊概念的定量描述,它的確定過程本質(zhì)上說應(yīng)該是客觀的。所以在我們將考查課的等級(jí)制轉(zhuǎn)化為百分制的過程中運(yùn)用隸屬函數(shù)具有一定科學(xué)性。利用模糊數(shù)學(xué)的方法,設(shè)四個(gè)等級(jí)(A ,B ,C ,D 依次對(duì)應(yīng)為4,3,2,1。采用偏大型柯西分布和對(duì)數(shù)函數(shù)構(gòu)造了一個(gè)隸屬函數(shù)+-+=-43,ln 31,(1(12x b x a x x x f 其中b a 、為待定參數(shù)。當(dāng)?shù)燃?jí)為“A-優(yōu)秀”時(shí),則隸屬度為1,即14(=f ; 當(dāng)?shù)燃?jí)為“B -良好”時(shí),則隸屬度為0.8,即8.03(=f ; 當(dāng)?shù)燃?jí)為“D-不及格”

6、時(shí),則隸屬度為0.01,即01.01(=f 。 用MATLAB 編程解得: (程序見附錄 +-+=-43,0362.0ln 9652.031,8942.0(1086.11(12x x x x x f用MATLAB 繪出的f(x圖像如圖所示:1數(shù)學(xué)建模高校獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定論文.doc (模型一:平均學(xué)分績(jī)模型計(jì)算平均學(xué)分績(jī)方法2在大多數(shù)學(xué)校被采用,用它來計(jì)算學(xué)生的智育得分,考察學(xué)生的全年的學(xué)習(xí)情況,并進(jìn)一步得到學(xué)生的全年綜合測(cè)評(píng)得分。當(dāng)總分相同時(shí),學(xué)分少的課程分?jǐn)?shù)高,而學(xué)分高的課程分?jǐn)?shù)低的學(xué)生,綜合得分就沒有學(xué)分少的課程分?jǐn)?shù)低,學(xué)分高的課程分?jǐn)?shù)高的學(xué)生高。這種方法能夠充分體現(xiàn)學(xué)分高的課程的重要性。模型

7、公式:*=課程原始成績(jī)課程學(xué)分綜合成績(jī)課程學(xué)分(j 1n 1*nijj i jj AB X B=此處i X 即為求得的綜合成績(jī)。(模型二:標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分評(píng)定模型標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分3就是指所有的課程標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)乘以相應(yīng)課程學(xué)分后求和所得的總分?jǐn)?shù),再除以所有課程的總學(xué)分所得的分?jǐn)?shù),是學(xué)生的學(xué)分成績(jī)百分等級(jí)分?jǐn)?shù)平均數(shù),能準(zhǔn)確反映學(xué)生平均學(xué)分成績(jī)?cè)趯W(xué)生總體中的百分等級(jí)分布位臵。由于計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)存在多位小數(shù)和負(fù)值的缺陷,不符合人們表示成績(jī)分?jǐn)?shù)的習(xí)慣,為避免此缺陷,故將標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)新的量質(zhì)上來表示分?jǐn)?shù),轉(zhuǎn)換公式4為: 10*Z +50i X = 其中Z 為求得的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分:2高校綜合獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定的

8、優(yōu)化模型_周鋒J3大學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)排序的統(tǒng)計(jì)方法評(píng)析_劉宗泉J 4大學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)排序的統(tǒng)計(jì)方法評(píng)析_劉宗泉J(n1n 1*Z=ijj j jj MB B=所以最終的模型公式: (1n 1*1050ni jjj i jj MBX B=+ 在這里,要求標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分,我們需先求得課程標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù),即課程的原始百分制分?jǐn)?shù)得分,與該門課程總體原始百分制分?jǐn)?shù)得分的平均數(shù)之差,再除以標(biāo)準(zhǔn)差所得的分?jǐn)?shù)。它是學(xué)生某課程的原始得分在學(xué)生總體中的百分等級(jí)分?jǐn)?shù)。 ij j ij jA Y M S -=其中,j S =此處:i X 即為求得的綜合評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分。(模型三:加入課程難易程度系數(shù)的學(xué)分權(quán)重評(píng)定法:(1課

9、程難度系數(shù)向量及難度系數(shù)因子的確定5:有的課程由于難度系數(shù)較大,因此課程的整體分?jǐn)?shù)普遍偏低。為了刻畫課程的不同難易程度,提高課程分?jǐn)?shù)之間的可比性,引入課程難度系數(shù)。假設(shè)n 門課程的考試平均分分別為1Y ,2Y ,n Y ,令Y =1Y +2Y +n Y 。根據(jù)一般常識(shí),考試的平均成績(jī)?cè)降?說明該課程的難度越高,由此設(shè)臵課程難度系數(shù)向量為: 12,n Y Y Y C Y Y Y =, 其中,課程難度系數(shù)因子j j Y C Y =。(2利用熵權(quán)法6根據(jù)學(xué)生考試成績(jī)的不同情況確定不同學(xué)分的課程在評(píng)價(jià)模型中的權(quán)重:熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法,根據(jù)各指標(biāo)的變異程度,利用信息熵計(jì)算出各學(xué)分的熵權(quán),再通過熵權(quán)

10、對(duì)各課程的權(quán)重進(jìn)行修正,從而得出較為客觀的課程權(quán)重。設(shè)有m 個(gè)待評(píng)方案,n 項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo),形成原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣(i j m n X x =,對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo)j x ,指標(biāo)值ij X 的距離越大,則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用。在信息論中信息熵1ln mi ij ij j e k P p =-表示系統(tǒng)的有序程度,一個(gè)系統(tǒng)的有序程度越高,則信息熵越大,反之,一個(gè)系統(tǒng)的無序程度越高,則信息熵約需奧。所以,可以根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值的差異程度,利用信息熵的這個(gè)工具計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重。 1. 數(shù)據(jù)處理5高校獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定的數(shù)學(xué)建模方法.pdf6熵值法和層次分析法在權(quán)重確定中的應(yīng)用對(duì)該矩陣進(jìn)行歸一化處理:X ij =

11、(X ij -minX ij /(X ij -minX ij 得到一個(gè)新的矩陣。2.計(jì)算第i 個(gè)因素下第j 個(gè)評(píng)價(jià)值的比重ij Pn1ijij ijj x P x=3. 計(jì)算第j 項(xiàng)的熵值j enj 1j ln ,1,01ln nij ij j e k P p e =-若取k=則4.計(jì)算第j 項(xiàng)的差異系數(shù)j g對(duì)于給定的j e 越大,因素評(píng)價(jià)值的差異性越小,則因素在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用越小。定義差異系數(shù)j 1j g e =-,則當(dāng)因素j g 越大時(shí),因素越重要。 5.定義權(quán)數(shù)jn1j jj g w g=,則j w 就是熵權(quán)法確確定的權(quán)重。因此,m 個(gè)待評(píng)學(xué)生的課程成績(jī),所有課程的課程學(xué)分,構(gòu)成

12、原始數(shù)據(jù)矩陣,按照上 合成績(jī)計(jì)算模型:jj ij*A *ijjjC X C =由上表可知:最后六門任選課和人文課的比重遠(yuǎn)大于前面基礎(chǔ)課、專業(yè)課和必選課的比重,這是不符合獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定原則的。對(duì)于課程性質(zhì)來說,基礎(chǔ)課、專業(yè)課和必選課的比重應(yīng)該大于任選課和人文課的比重。出現(xiàn)這種情況的主要原因是有的學(xué)生沒有學(xué)習(xí)任選課和人文課,在這種模型中,沒有學(xué)習(xí)的課仍然占有權(quán)重,但是考試成績(jī)是按照零分計(jì)算的,導(dǎo)致學(xué)習(xí)了任選課和人文課的學(xué)生在評(píng)定過程中具有更大的優(yōu)勢(shì),這不符合獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定的一般規(guī)律和評(píng)定的公平的原則,因此我們對(duì)第三種模型進(jìn)行了改進(jìn)。優(yōu)化過程:對(duì)前15門必選課仍然采用加入課程難度因子和課程學(xué)分權(quán)重因子的加權(quán)

13、模型,然后按 這個(gè)結(jié)果更合理地根據(jù)學(xué)生成績(jī)的具體情況確定了前15門不同學(xué)分的課程在評(píng)定過程中的比重。對(duì)于后面的六門非必選課程,采用平均學(xué)分成績(jī)的評(píng)定模型進(jìn)行評(píng)定:不同課程的學(xué)分是“原則上按一個(gè)學(xué)期(以16 周計(jì)內(nèi)每周上課幾學(xué)時(shí)即記幾學(xué)分”進(jìn)行計(jì)算的,所以學(xué)分的多少,反映了學(xué)生在不同課程上的學(xué)習(xí)數(shù)量(我們視一個(gè)學(xué)分所代表的學(xué)習(xí)數(shù)量是等同的。平均學(xué)分成績(jī)就是指學(xué)生在一定時(shí)間內(nèi)所修課程學(xué)分總數(shù)中,每個(gè)學(xué)分的百分制分?jǐn)?shù)平均成績(jī)。根據(jù)隸屬函數(shù)把等級(jí)進(jìn)行百分制轉(zhuǎn)化的結(jié)果,給出下列計(jì)算平均學(xué)分評(píng)估成績(jī)的方法:*=考試分?jǐn)?shù)學(xué)分平均學(xué)分評(píng)估成績(jī)考試科目數(shù)然后把后6門課程的平均學(xué)分成績(jī)以附加值的形式加在前15門課

14、程的評(píng)定結(jié)果后,得到模型三的綜合評(píng)定標(biāo)準(zhǔn):(1521j 116i 151*jj ij ijjj jjjj CA AB X YC =+ ( 其中,是六門任選課中每位學(xué)生實(shí)際學(xué)習(xí)的課程數(shù)目。六、模型求解(一(模型一:運(yùn)用MATLAB 軟件進(jìn)行編程計(jì)算出獲獎(jiǎng)名單及其綜合成績(jī),如下 (二(模型二:運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行編程計(jì)算出獲獎(jiǎng)名單及其綜合成績(jī),如下 (三(模型三:運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行編程計(jì)算出獲獎(jiǎng)名單及其綜合評(píng)定分?jǐn)?shù), 七、模型評(píng)價(jià)與推廣在將考查課的等級(jí)轉(zhuǎn)化為百分制和將獲獎(jiǎng)情況的等級(jí)轉(zhuǎn)化為百分制的過程中,我們使用了隸屬函數(shù)。隸屬函數(shù)在一定程度上減小了主觀因素的影響,更具科學(xué)性。(模型一:通

15、過計(jì)算平均學(xué)分績(jī)的方法來評(píng)定獎(jiǎng)學(xué)金,計(jì)算方法雖然比較簡(jiǎn)單,相較于算術(shù)平均分?jǐn)?shù)方法而言,平均學(xué)分績(jī)的方法考慮了不同課程學(xué)分不同的因素,因而更加能提現(xiàn)學(xué)校和學(xué)院的培養(yǎng)方向,有利于選出適應(yīng)該培養(yǎng)理念的學(xué)生,因此該模型更加適用于大學(xué)中獎(jiǎng)學(xué)金的評(píng)定問題。(模型二:求標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分是統(tǒng)計(jì)大學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的科學(xué)方法之一。首先,學(xué)生成績(jī)是呈正態(tài)分布的,而正態(tài)分布曲線概率統(tǒng)計(jì)是基于標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)測(cè)定而來,所以大學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù),就是其成績(jī)?cè)诳傮w成績(jī)中概率分布的線性變換形式。對(duì)于學(xué)習(xí)數(shù)量相當(dāng)(或周學(xué)時(shí)一樣的不同課程標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)的單位是等價(jià)的,課程標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)是課程總體中的百分等級(jí)分?jǐn)?shù),若課程學(xué)習(xí)數(shù)量相當(dāng),則其標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)的單

16、位是等價(jià)的,可以直接進(jìn)行加減乘除運(yùn)算,這就很好地體現(xiàn)并解決了在學(xué)習(xí)數(shù)量相當(dāng)?shù)那闆r下,不同課程學(xué)習(xí)質(zhì)量不同的問題,但它不能反映和解決不同課程學(xué)習(xí)數(shù)量有差異的問題,所以,求課程標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)只是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)數(shù)量相當(dāng)?shù)牟煌n程成績(jī)的科學(xué)方法。但接下來求標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)平均學(xué)分的方法就很好地解決了這個(gè)問題。因此,這是一種很科學(xué)合理的獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定方法。(模型三:評(píng)價(jià)方案綜合考慮了考試課程的難易程度和考試成績(jī)的總體情況確定的不同課程的權(quán)重。對(duì)于難度系數(shù)較大的課程,課程的整體分?jǐn)?shù)普遍偏低。為了刻畫課程的不同難易程度,提高課程分?jǐn)?shù)之間的可比性,引入課程難度系數(shù)。根據(jù)一般常識(shí),考試的平均成績(jī)?cè)降?說明該課程的難度越高,從而確定了課

17、程難度系數(shù)因子對(duì)評(píng)定結(jié)果的影響。其次,模型三中使用了熵權(quán)法。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法,根據(jù)各門課程考試成績(jī)的具體情況,計(jì)算出各不同學(xué)分課程的熵權(quán),再通過熵權(quán)對(duì)各課程的權(quán)重進(jìn)行修正,確定了利用熵權(quán)法根據(jù)學(xué)生考試成績(jī)的不同情況確定不同學(xué)分的課程在評(píng)價(jià)模型中的權(quán)重,從而得出較為客觀的課程權(quán)重。本文通過對(duì)高等學(xué)校綜合獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定方法的探索,在對(duì)各指標(biāo)權(quán)重確定的過程中,得到了較為科學(xué)的方法,適用于很多其它行業(yè)的借鑒。如圖書館服務(wù)質(zhì)量的評(píng)比在對(duì)各指標(biāo)的權(quán)重的考慮時(shí)、房屋安全系數(shù)中對(duì)各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確立等。八、參考文獻(xiàn)【1】黃敏兒,朱成,李晨光.高校獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定的數(shù)學(xué)建模方法D.蘇北數(shù)模聯(lián)賽.2011 【2】周

18、鋒,劉自山,劉知發(fā). 高校綜合獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定的優(yōu)化模型J.四川理工學(xué)院學(xué)報(bào).2011,24(6【3】陸添超,康凱.熵值法和層次分析法在權(quán)重確定中的應(yīng)用. J電腦編程技巧與維護(hù).2009,22【4】數(shù)學(xué)建模高校獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)定論文.doc【5】大學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)排序的統(tǒng)計(jì)方法評(píng)析_劉宗泉J.教育與職業(yè).2011,26. 九、附錄部分MATLAB模型求解代碼:(一隸屬函數(shù)求解代碼syms a b; a, b = solve('a*log(4+b=1', 'a*log(3+b=0.8', 'a', 'b' a = double(a b = doubl

19、e(b x = 3:0.01:4; y = a * log(x + b; plot(x, y; hold on; syms a b; a, b = solve('(1+a*(3-b(-2(-1=0.8', '(1+a*(1-b(-2(-1=0.01', 'a', 'b' a = double(a b = double(b x = 1:0.01:3; y = (ones(size(x + a(1 .* (x - b(1 .* ones(size(x . (-2 . (-1; (ones(size(x + a(1 .* (2 - b(

20、1 .* ones(size(x . (-2 . (-1 plot(x, y; hold on; xlabel('x' ylabel('Points' （二）模型一求解代碼 isWeight = 1; score = 1 52.45 80 100; if exist('C1', 'var' | isempty(C1 C1 = xlsread('校賽A素材.xls', 'B2:P106' end if exist('C2', 'var' | isempty(C2 C2

21、= xlsread('校賽A素材.xls ', 'Q2:V106' for i = 1 : size(C2, 1 for j = 1 : size(C2, 2 if C2(i, j = 0 C2(i, j = score(C2(i, j; end end end C = C1 C2; error = ; for i = 1 : size(C, 1 for j = 1 : size(C, 2 if C(i, j = 0 && C(i, j < 60 error = error i; break; 11 end end end end if i

22、sWeight = 1 SumScore = zeros(size(C2, 1, 1; temp = sum(C(:, 1:21 .* repmat(P(1, 1:21, size(C, 1, 1, 2; for i = 1 : size(C, 1 for j = 1 : size(C(1:21, 2 SumScore(i = SumScore(i + P(j * Step(C(i, j; end SumScore(i = temp(i / SumScore(i; end temp = sortrows(1:1:105' SumScore, -2; disp('學(xué)分加權(quán)成績(jī)排名

23、' disp(temp(1:10, :; end （三）模型二求解代碼 clc; A=xlsread('校賽A素材1.xls','C2:W106' X=zeros(1,105; B=xlsread('校賽A素材1.xls ',2,'B4:V4' Y=xlsread('校賽A素材1.xls','C107:W107' S=zeros(1,21; m=105; n=21; p=58; M=zeros(m,n; for j=1:1:n sum1=0; q1=0; for i=1:1:m if( A(

24、i-1*n+j=0 sum1=sum1+0; q1=q1+1; else sum1=sum1+(A(i-1*n+j-Y(j2; end end S(j=sqrt(sum1/(m-q1; end for j=1:1:n 12 for i=1:1:m if(A(i-1*n+j=0 M(i-1*n+j=0; else M(i-1*n+j=(A(i-1*n+j-Y(j/S(j; end end end for i=1:1:m sum2=0; for j=1:1:n sum2=sum2+M(i-1*n+j*B(j; end X(i=(sum2/p*10+50; end temp=sortrows(1:1

25、05' X',-2; disp('標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)學(xué)分排名' disp(temp(1:10,:; （四）模型三求解代碼 if exist('C1', 'var' | isempty(C1 C1 = xlsread('校賽A素材.xls', 'B2:P106' end if exist('C2', 'var' | isempty(C2 C2 = xlsread('校賽A素材.xls', 'Q2:V106' for i = 1 : size(C2,

26、 1 for j = 1 : size(C2, 2 if C2(i, j = 0 C2(i, j = score(C2(i, j; end end end C = C1 C2; No = 1:105; end if exist('P', 'var' | isempty(P P = xlsread('校賽A素材.xls', 2, 'B4:V4' end Y = zeros(size(C, 2, 1; temp = zeros(size(C, 2, 1; for i = 1 : size(C, 2 n = 0; for j = 1 : size(C, 1