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1、学院食堂综合情况的评价参赛单位：工程职业技术学院参赛者：磊、阚开富、齐鹏摘要：学院食堂的服务质量、饭菜口味和卫生条件等直接关系着学生的学习生活。对学院食堂进行综合评价以便对食堂进行更加合理化的管理是学生能进行正常学习生活的基础。本文应用层次分析法，对学院3所食堂的综合情况进行了评价，结合学院食堂综合情况评价系统根据需要分成若干个指标，通过计算各级判断矩阵，得到了各个指标的权重，并把最终结果应用到学院食堂综合情况评价中。关键词：层次分析法、学院食堂综合情况评价、Matlab软件一、 问题的提出 用合适的方法评价我院几个食堂的综合情况，并提出合理的解决方案。二、 假设说明与符号说明假设说明：1、假
2、设调查的结果能代表全院的师生的意见。2、假设在食堂没有倒闭情况发生的状态下。3、假设三个食堂在合理的良性竞争当中。 符号说明：B1硬件设施B2服务状况B3卫生情况B4饭菜质量B5信息公开B6人员制度C1桌椅舒适度C2空调及风扇的布局C3窗口的布局C4交通方便度C5洗手方便程度C6卫生监督C7岗位职责C8服务时间长短C9服务态度C10服务措施C11空气净化消毒C12餐、厨具消毒C13地面卫生清扫C14厨房清洁度C15科学洗涤C16饭菜品种的多样性C17饭菜的价格C18饭菜色香味型C19饭菜的创新C20合理搭配C21出入库记录C22剩余处理记录C23主副食采购C24优惠政策的公开度C25菜的新鲜程
3、度C26人员构成C27教育程度C28仪表仪容C29健康档案C30健康证件随机一致性指标 RI一致性指标 CI随机一致性比率 CR最大特征根max权重W三、问题分析学院食堂综合情况的评价是一个综合的、多准则、多因素的复杂问题。本文把学院食堂综合情况的评价的主要因素和基本要求归结表示为6个大方面，30个因素，以下为建立的递阶层次结构图（图1）。学院食堂综合情况的评价C6卫生监督C14厨房清洁度卫生情况B3硬件设施B1服务状况B2C5洗手方便程度C13地面卫生清扫C11空气净化消毒C9服务态度C7岗位职责C17饭菜的价格C12餐、厨具消毒C10服务措施C8服务时间长短C1桌椅舒适度C4交通方便度C1
4、6饭菜品种的多样性C15科学洗涤C2空调及风扇的布局C3窗口的布局C18饭菜色香味型C19饭菜的创新C20合理搭配C21出入库记录C27教育程度C30健康证件C29健康档案C28仪表仪容C26人员构成C25菜的新鲜程度C24优惠政策的公开度C23主副食采购C22剩余处理记录饭菜质量B4人员制度B6信息公开B5建立学院食堂综合情况评价的层次分析结构模型在用层次分析法时，要求进行问卷调查构造判断矩阵，即对指标之间进行两两比较，给出互相之间重要程度的判断。本文采用一种表1的简单方法，每个判断都根据自己的经验和认识，对几个重要指标相对于上层元素的重要性等级作出自己的判断，并将判断以“”填入该元素与相对
5、重要性等级交叉的方格中。下面的表1为问卷调查的各准则和指标的重要性等级。表1 各准则的重要性等级相对重要性最重要相邻中值很重要相邻中值轻重要相邻中值稍重要相邻中值不重要等级元素一二三四五六七八九B1硬件设施B2服务状况B3卫生情况B4饭菜质量B5信息公开B6人员制度表1 各准则的重要性等级相对重要性最重要相邻中值很重要相邻中值轻重要相邻中值稍重要相邻中值不重要等级元素一二三四五六七八九C1桌椅舒适度C2空调及风扇的布局C3窗口的布局C4交通方便度C5洗手方便程度C6卫生监督C7岗位职责C8服务时间长短C9服务态度C10服务措施C11空气净化消毒C12餐、厨具消毒C13地面卫生清扫C14厨房清洁
6、度C15科学洗涤C16饭菜品种的多样性C17饭菜的价格C18饭菜色香味型C19饭菜的创新C20合理搭配C21出入库记录C22剩余处理记录C23主副食采购C24优惠政策的公开度C25菜的新鲜程度C26人员构成C27教育程度C28仪表仪容C29健康档案C30健康证件将上表转化成判断矩阵，原则是：表中元素Bij(Cij)是从Bi（Ci）打“”所在列的格数（当Bi或Ci打所在的列到Bj或Cj打所在的列为从左到右时）或格数的倒数（当Bi或Ci打“”所在的列到Bj或Cj打“”所在的列为从右到左时）。就上述指标及相应的表格，我们对800位在校学生及餐厅工作人员进行了问卷调查，得到482份有效问卷，按图1的递
7、阶层次结构分解，形成7表（A-B，B1-C,B2-C, B3-C, B4-C, B5-C, B6-C）每份表都按上述的转化原则进行转换，然后将482份问卷调查的判断矩阵综合（求算术平均），得出最后的判断矩阵。如下图表2到表8。四、模型建立与求解计算指标权重 表2 B准则相对总目标的判断矩阵A-BB1B2B3B4B5B6B1131/21/245B21/311/21/423B3241156B4241156B51/41/21/51/512B61/51/31/61/61/21表3 C指标相对B1准则的判断矩阵B1-CC1C2C3C4C5C112441/2C21/21331/3C31/41/3111/5
8、C41/41/3111/5C523551表4 C指标相对B2准则的判断矩阵B2-CC6C7C8C9C10C616655C71/6111/21/2C81/6111/21/2C91/52211C101/52211表5 C指标相对B3准则的判断矩B3-CC11C12C13C14C15C1113211C121/311/21/31/3C131/2211/21/2C1413211C1513211经计算得判断矩阵的特征向量和特征值分别为W=0.1961 0.0887 0.3091 0.3091 0.0578 0.0393max=6.1128CI=0/0226CR=0.01820.1一致性可以接受经计算得判断
9、矩阵的特征向量和特征值分别为W=0.2697 0.1688 0.0682 0.0682 0.4252max=5.0621CI=0.0155CR=0.01380.1符合一致性要求经计算得判断矩阵的特征向量和特征值分别为W=0.5699 0.0767 0.0767 0.1383 0.1383max=5.0420CI=0.0105CR=0.00940.1符合一致性要求经计算得判断矩阵的特征向量和特征值分别为W=0.2599 0.0820 0.1382 0.2599 0.2599max=5.0100CI=0.0025CR=0.00220.1符合一致性要求 B4-CC16C17C18C19C20C161
10、3221C171/311/21/21/3C181/22111/2C191/22111/2C2013221表6 C指标相对B4准则的判断矩阵表7 C指标相对B5准则的判断矩阵B5-CC21C22C23C24C25C211121/21/4C221121/21/4C231/21/211/31/5C2422311/3C2544531表8 C指标相对B6准则的判断矩阵B6-CC26C27C28C29C30C2611/21/41/61/6C27211/31/51/5C284311/31/3C2965311C3065311经计算得判断矩阵的特征向量和特征值分别为W=0.2978 0.0888 0.1578
11、0.1578 0.2978max=5.0133CI=0.0033CR=0.00290.1符合一致性要求经计算得判断矩阵的特征向量和特征值分别为W=0.1199 0.1199 0.0706 0.2101 0.4795max=5.0517CI=0.0129CR=0.01150.1符合一致性要求经计算得判断矩阵的特征向量和特征值分别为W=0.0478 0.0715 0.1579 0.3614 0.3614max5.0943CI=0.0236CR=0.0211 a=1,2,4,4,1/2;1/2,1,3,3,1/3;1/4,1/3,1,1,1/5;1/4,1/3,1,1,1/5;2,3,5,5,1,;
12、x,y=eig(a),m,m=find(y=max(max(y),w=x(:,m)/sum(x(:,m)x = -0.4996 0.1169 + 0.3994i 0.1169 - 0.3994i 0.6481 -0.0000 -0.3127 -0.2605 + 0.1879i -0.2605 - 0.1879i -0.3365 0.0000 -0.1263 -0.0301 - 0.0892i -0.0301 + 0.0892i 0.0422 -0.7071 -0.1263 -0.0301 - 0.0892i -0.0301 + 0.0892i 0.0422 0.7071 -0.7878 0.8
13、402 0.8402 -0.6806 0.0000 y = 5.0621 0 0 0 0 0 -0.0100 + 0.5598i 0 0 0 0 0 -0.0100 - 0.5598i 0 0 0 0 0 -0.0420 0 0 0 0 0 -0.0000 m = 1m = 1w = 0.2697 0.1688 0.0682 0.0682 0.4252 0.0621/4ans = 0.0155 0.0155/1.12ans = 0.0138 a=1,6,6,5,5;1/6,1,1,1/2,1/2;1/6,1,1,1/2,1/2;1/5,2,2,1,1;1/5,2,2,1,1,;x,y=eig(
14、a),m,m=find(y=max(max(y),w=x(:,m)/sum(x(:,m)x = 0.9309 0.9718 0.9718 -0.0000 0 0.1253 -0.0350 - 0.0740i -0.0350 + 0.0740i 0.7071 0 0.1253 -0.0350 - 0.0740i -0.0350 + 0.0740i -0.7071 0 0.2259 -0.0572 + 0.1334i -0.0572 - 0.1334i -0.0000 -0.7071 0.2259 -0.0572 + 0.1334i -0.0572 - 0.1334i -0.0000 0.7071
15、 y = 5.0420 0 0 0 0 0 -0.0210 + 0.4595i 0 0 0 0 0 -0.0210 - 0.4595i 0 0 0 0 0 0.0000 0 0 0 0 0 0 m = 1m = 1w = 0.5699 0.0767 0.0767 0.1383 0.1383 0.0420/4ans = 0.0105 0.0105/1.12ans = 0.0094 a=1,3,2,1,1;1/3,1,1/2,1/3,1/3;1/2,2,1,1/2,1/2;1,3,2,1,1;1,3,2,1,1,;x,y=eig(a),m,m=find(y=max(max(y),w=x(:,m)/
16、sum(x(:,m)x = 0.5438 0.8165 -0.2748 - 0.3357i -0.2748 + 0.3357i -0.0096 0.1716 0.0000 -0.0821 + 0.3158i -0.0821 - 0.3158i 0.0000 0.2890 -0.0000 0.5734 0.5734 0.0000 0.5438 -0.4082 -0.2748 - 0.3357i -0.2748 + 0.3357i -0.7023 0.5438 -0.4082 -0.2748 - 0.3357i -0.2748 + 0.3357i 0.7119 y = 5.0100 0 0 0 0
17、 0 0.0000 0 0 0 0 0 -0.0050 + 0.2233i 0 0 0 0 0 -0.0050 - 0.2233i 0 0 0 0 0 0 m = 1m = 1w = 0.2599 0.0820 0.1382 0.2599 0.2599 0.01/4ans = 0.0025 0.0025/1.12ans = 0.0022 a=1,3,2,2,1;1/3,1,1/2,1/2,1/3;1/2,2,1,1,1/2;1/2,2,1,1,1/2;1,3,2,2,1,;x,y=eig(a),m,m=find(y=max(max(y),w=x(:,m)/sum(x(:,m)x = 0.6143 0.5966 0.5966 -0.5120 0.6952 0.1831 -0.1161 - 0.2664i -0.1161 + 0.2664i 0.0000 -0.0000 0.3254 -0.2123 + 0.2382i -0.2123 - 0.2382i -0.4877 -0.1293 0.3254 -0.2123 + 0.2382i -0.2123 - 0.2382i 0.4877
