C#毕业设计——基于C#+层次分析法+AHP的项目评审中专家遴选方法设计与实现（( 二 ) _矩阵

为了满足决策者的需要，通过计算机辅助决策，使用系统科学的方法对专家进行定性定量的描述，从而遴选出合适的专家对项目进行评审，可以解决以上两种问题的弊端，提高决策的效率和公平性。对于推动科技事业的发展尤为重要。国内外此类系统也越来越多了。
1.2国内外相关领域研究现状
省略
1.3本文的主要工作
本文将对科技成果管理平台中项目评审专家的遴选问题作出解决。通过该算法，快速的在众多评审专家和组合形式中找到一组比较合适的专家组，尽可能提高评审的效率。
(1)要解决从众多来自各个领域和部门的专家中选择合适的专家组成专家组的问题，就需要根据专家的各方面素质对专家进行综合评价。进行综合评价的基础是建立一套全面、准确完整的评价指标体系，因此首先建立一套专家评价指标体系。
(2)在建立了专家评价指标体系的基础上，确定各个指标的权重。指标权重的确定可以使用主观权重分析法或者客观权重分析法来求解各个指标的权重，这是两种最常用的指标权重的计算方法。本文将采用主观权重分析法中的层次分析法来确定各个指标的权重。
(3)在建立了评价指标体系并确定了各个指标权重值的基础上，建立决策矩阵。使用综合评价函数对各个专家作出最终评价，并按照最终的评价值选择出合适的专家组成项目的评审专家组。
1.4本文的内容组织安排
第一章绪论，介绍专家遴选算法的课题研究背景与意义，以及该课题目前的国内外研究现状和趋势。同时阐述了本文的主要研究内容。
第二章专家遴选算法的相关技术，这一章介绍了专家遴选算法的相关技术，包括专家遴选指标体系的建立，层次分析法的相关知识，指标值的标准化方法，以及综合评价函数的相关介绍。涵盖了专家遴选算法所涉及的基本背景知识。
第三章基于层次分析法的专家遴选算法，这一章主要介绍了基于层次分析法的专家遴选算法模型。首先建立专家的评价指标体系，然后利用层次分析法解决专家评价指标体系中各个指标的权重赋值问题，之后使用一种改进的标准化方法对决策矩阵进行标准化，最后使用综合评价函数，对标准化的决策矩阵进行综合评价。
第四章专家遴选系统的设计与实现，使用C#语言实现了一个基于层次分析法的专家遴选算法的仿真实验。先介绍了仿真实验程序的功能，然后介绍了程序的各个模块以及算法的几个核心类的设计。之后使用仿真数据进行对算法进行模拟计算，最后通过分析仿真数据的结果来评价专家遴选算法的有效性。
2 专家遴选算法的相关技术
2.1专家评价指标体系的建立
建立专家评价指标体系，是为了可以对专家进行客观、全面、准确的评价，也是遴选出合适专家的基础。选择的指标必须与我们的目标——项目评审中专家的遴选相关。选择了与目标无关一些指标，就可能对我们的决策过程带来混淆，导致与我们的评价目标偏离，浪费了宝贵的资源去追求一些无的指标[3] 。因此选择各种指标，必须要符合以下几个原则。
(1)定量化
依赖于主观评价的指标难于定量，对于同样的评价值“优秀、良好、及格”，每个人的评价标准都是不一样的。每个人都知道一半代表多少，但每个人对良好的认知都是不同的。所以评价指标尽量采用客观的可定量化的指标值。
(2)可获得性
有些指标很易于测量，也很也有较大的评价意义，例如发表的论文数。但是有的指标虽然也有很重要的评价意义，例如使用创新性来评价一个专家，但是此类指标过于“理想化”难以获取，因此应该避免选用这类指标。