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本科生畢業論文

本科生畢業論文範文2017

本科生畢業論文範文

隨著計算機技術的不斷髮展,計算機的應用已經深入到各行各業,高職院校計算機公共機房已成為高職實踐教學中重要的教學場所。公共機房主要承擔全院學生計算機文化基礎課、計算機專業課、課程設計、畢業設計等實踐教學任務,同時還承擔了學校以及來自其它部門的考試等任務,這就使公共機房的使用頻率大大地增加,因此對公共機房的裝置管理、日常管理都提出了更高的要求。

1 公共機房管理普遍存在的問題

1.1 公共機房管理員隊伍薄弱

計算機機房管理事務繁雜,牽涉面廣,對計算機管理員的技術素質、服務意識提出更高要求。機房管理工作主要包括:機房軟硬體維護,計算機實驗教學的課程安排、環境衛生管理、機房安全管理、機房資產管理等。

1.2 軟硬體故障頻繁

公共機房計算機使用頻率高,使用人員範圍廣,因此在日常的使用過程中,計算機的硬體經常會出現各種各樣的故障,如:因計算機的移動造成計算機掉電、硬體鬆動,鍵盤、滑鼠、耳機等易耗品損壞顯得更為突出。同時也會出現人為破壞,有些由於機房的計算機安全設定不到位,學生有意無意的使用刪除命令、格式化命令、修改CMOS或登錄檔,造成系統被破壞。有的人會隨意更改IP地址,可能導致區域網內計算機出現IP衝突。

1.3 軟體維護難度大

公共機房承擔著各種教學,且不同年級、不同專業有不同的實驗內容,需要各種不同的教學環境,同時作業系統經常要安裝補丁,防毒軟體不斷更新病毒庫。再加上要對應對各類考試、培訓與平時的課外上機,使公共機房經常需要安裝或更新各類軟體,這讓公共機房管理員必須耗費大量的時間安裝系統及應用軟體。

1.4 公共機房的環境差

公共機房的環境衛生狀況不好,灰塵對計算機的破壞很大,易損壞機器內部硬體,灰塵多了會覆蓋在主機板上,灰塵會阻礙散熱器散熱,造成計算機內部溫度過高,嚴重時會導致計算機經常宕機或者重啟,尤其是CPU風扇上灰塵過多,影響CPU散熱,會有燒燬CPU的可能,所以保持計算機機房環境整潔能有效避免灰塵對電腦的危害,延長計算機的使用壽命。同時不良的衛生條件也會影響上機人員的身體健康。機房室內的溫度、溼度、電源穩定性都會對計算機硬性的穩定性、可靠性及使用壽命有很大影響,容易出現執行速度慢,頻繁宕機,原件燒燬等問題。

2 硬體裝置的管理維護

公共機房內的計算機因為使用頻率高,硬體損壞率也高。為了保證機房正常運轉,硬體裝置維護要及時。定期檢查接線,插口是否鬆動,定期開啟機箱進行除塵,監督上機人員正常開關機,並且關閉顯示器。建立易損件和常用耗材的備用庫,保證已損壞的裝置得以及時的更換,這樣保證機器的及時正常執行,從而保證了學校正常的教學秩序。

3 系統的維護和軟體的管理

由於我院的公共機房是在不同時期建成的,機房的計算機就存在配置不同、品牌不同的情況,這給計算機的系統維護和軟體管理帶來了難度。目前,大多數高校計算機公共機房的軟體系統管理方法都是採用硬碟保護卡,它也是最行之有效的軟體系統管理方法。

公共機房軟體系統日常管理的主要任務是作業系統被破壞後的恢復和批次安裝更新軟體、解除安裝軟體等。用硬碟保護卡實現系統資料的恢復技術已經非常成熟了,只要將系統分割槽設定成“立即還原”,當系統出現問題時,重新啟動計算機後,該分割槽就能恢復到原來的正常狀態。軟體安裝我們可以利用硬碟保護卡的網路同傳功能,做好一臺母機,透過網路同傳發送到各臺子機即可。同時硬碟保護卡還具有增量同傳、斷點續傳、遠端喚醒、遠端重啟、遠端關機、自動分配接收端IP地址和主機名、CMOS引數保護和恢復功能等,根據軟體系統日常管理中的實際問題有選擇的使用,可以很方便、很高效的進行軟體系統管理。


本科生畢業論文範文

摘要:本文透過使用Matlab軟體進行程式設計,在滿足同一層次中各指標對所有的下級指標均產生影響的假定條件下,實現了層次分析法的分析運算。本程式允許使用者自由設定指標層次結構內的層次數以及各層次內的指標數,透過程式的迴圈,使用者只需輸入判斷矩陣的部分資料,程式可依據層次分析法的計算流程進行計算並作出判斷。本程式可以方便地處理層次分析法下較大的運算量,解決層次分析法的效率問題,提高計算機輔助決策的時效性。

關鍵詞:Matlab層次分析法 判斷矩陣 決策

在當前資訊化、全球化的大背景下,傳統的手工計算已不能滿足人們高效率、高準確度的決策需求。因此計算機輔助決策當仁不讓地成為了管理決策的新工具、新方法。基於此,本文在充分發揮計算機強大運算功能的基礎上,選用美國MathWorks公司的整合數學建模環境Matlab R2009a作為開發平臺,使用M語言進行程式設計,對計算機輔助決策在層次分析法中的運用進行討論。試圖透過程式實現層次分析法在計算機系統上的運用,為管理決策探索出新的道路職稱論文。

1 層次分析法的計算流程

根據層次分析法的相關理論,層次分析法的基本思想是將複雜的決策問題進行分解,得到若干個下層指標,再對下層指標進行分解,得到若干個再下層指標,如此建立層次結構模型,然後根據結構模型構造判斷矩陣,進行單排序,最後,求出各指標對應的權重係數,進行層次總排序。

1.1 構造層次結構模型 在進行層次分析法的分析時,最主要的步驟是建立指標的層次結構模型,根據結構模型構造判斷矩陣,只有判斷矩陣通過了一致性檢驗後,方可進行分析和計算。其中,結構模型可以設計成三個層次,最高層為目標層,是決策的目的和要解決的問題,中間層為決策需考慮的因素,是決策的準則,最低層則是決策時的備選方案。一般來講,準則層中各個指標的下級指標數沒有限制,但在本文中設計的程式尚且只能在各指標具有相同數量的下級指標的假定下,完成層次分析法的分析,故本文後文選取的案例也滿足這一假定。

1.2 建立判斷矩陣 判斷矩陣是表示本層所有因素針對上一層某一個因素的相對重要性的比較給判斷矩陣的要素賦值時,常採用九級標度法(即用數字1到9及其倒數表示指標間的相對重要程度),具體標度方法如表1所示。

1.3 檢驗判斷矩陣的一致性 由於多階判斷的複雜性,往往使得判斷矩陣中某些數值具有前後矛盾的可能性,即各判斷矩陣並不能保證完全協調一致。當判斷矩陣不能保證具有完全一致性時,相應判斷矩陣的特徵根也將發生變化,於是就可以用判斷矩陣特徵根的變化來檢驗判斷的一致性程度。在層次分析法中,令判斷矩陣最大的特徵值為λmax,階數為n,則判斷矩陣的一致性檢驗的指標記為:

⑴CI的值越大,判斷矩陣的一致性越差。當階數大於2時,判斷矩陣的一致性指標CI與同階平均隨機一致性指標RI之比稱為隨機一致性比率,其中RI的值由表2確定,CR的計算公式為:

⑵當CR0.1時,即可認為判斷矩陣具有滿意的一致性。然而由於在為各指標間相互重要性程度大小的判定過程中存在人為主觀因素,因此在判斷矩陣不能透過一致性檢驗時,需要對各指標間相互重要性程度重新進行賦值,直至其透過矩陣一致性檢驗。其最大特徵值對應的特徵向量即為該指標相對於上一級指標的重要性排序。

1.4 進行層次總排序 在透過層次單排序得出各指標相對上一級指標的重要性排序向量後,沿遞階層次結構逐級依次由下往上進行矩陣計算,則可得到各底層指標對最高層的相對重要性權重,從而可對各底層指標的優先次序進行排序,找出重點指標並予以特別關注。

2 Matlab層次分析法程式設計思路

Matlab是矩陣實驗室(Matrix Laboratory)的簡稱,是美國MathWorks公司出品的數學軟體,用於演算法開發、資料視覺化、資料分析以及數值計算的高階技術計算語言和互動式環境。Matlab可以進行矩陣運算、繪製函式和資料影象、設計算法、建立使用者介面、連線用其他程式語言編寫的程式等。Matlab以矩陣為計算單位,採用M語言作為程式語言,與C語言有諸多相似之處,並可方便地與C/C++、Microsoft Excel等工具和軟體進行結合並進行程式碼共享和資料交換,可以方便地進行數值分析、影象處理等功能,配合功能強大的統計和金融工具箱,Matlab已經可以在機率統計、經濟管理等方面發揮強大的作用。

筆者所程式設計序即是運用Matlab豐富的函式、矩陣運算和程式控制功能,探索其在層次分析法分析中的運用。程式透過三層迴圈結構,按照表1所示的方法和規則,實現多個層次上各個判斷矩陣的輸入和生成,並可以透過計算它們的特徵值,按照上述公式⑴、公式⑵和表2所示的方法進行矩陣的一致性檢驗。當所有的判斷矩陣一致性檢驗均通過後,程式將對各層次從下往上依次計算,最終得出各底層指標相對於準則層的權重係數,從而有助於選擇最優方案,程式流程如圖1所示,其中的平行四邊形表示輸入資料,菱形表示判斷,根據判斷結果的不同出現2個分支。

程式中,用於生成判斷矩陣的部分程式如下:

for a=1:mp

for b=1:mp

A(b,b)=1;

if a fprintf(‘Line %i, Row %i“n‘,[a;b]);

A(a,b)=input(‘Please input the value: ‘);

A(b,a)=1/A(a,b);

end

end

生成層次總排序權重矩陣的部分程式如下:

for r=p-1:1

v=[‘vect=vect*vector‘ int2str(r)];

evalc(v)

end

fprintf(‘The final judging vector is:‘)

fprintf(‘“n%.4f‘,vect)

[m,maxpl]=max(vect);

fprintf(‘“n“nThe Scheme %i is the best solution.“n“n‘,maxpl)

其中,mp為該層內的'指標數,p為指標的層數,均在程式開始時由使用者指定;vect初始被賦值為空矩陣,經迴圈後生成第一指標層的判斷向量;m為vect向量的最大值,maxpl記錄該最大值所處的位置。

由於本程式結構上的限制,本程式尚且只能在同一層次各個指標均對所有下一層次指標產生影響時處理層次分析法的問題,故本文舉例亦遵照該假定進行。

3 應用舉例

某市一十字路口常常因行人過街擁擠,存在安全隱患,市政部門欲對該路口進行改造,現提出了3套改造方案:

方案1(S1):建地下通道;

方案2(S2):建人行天橋;

方案3(S3):拆除周圍的舊建築,拓寬街面。

市政部門認為,該改造工程需考慮如下幾個方面的指標:

指標1(P1):通車能力的大小;

指標2(P2):交通安全係數的高低;

指標3(P3):建築費用的高低;

指標4(P4):群眾出行方便度的大小;

指標5(P5):市容整潔程度的高低。

現在需要就以上問題進行決策,需決定在三套方案(S1~S3)中選用最優方案。其主要步驟及操作如下所示。

第1步:根據題目建立層次結構模型

由於題目要求對3套方案均需考慮5個指標,故可畫出如圖2所示的指標體系結構圖。

第2步:形成判斷矩陣

形成判斷矩陣,需要對各指標相互的重要性進行標度,矩陣的上三角部分與下三角部分以對角線為分界,對稱呈倒數排列,對角線上元素均為1,因為各指標與自身的重要性為“同等重要”,不同的指標A1對A2的重要性與A2對A1的重要性互為倒數。根據經驗對圖2中各指標相互的重要性進行標度後,可得如下幾個矩陣:

第3步:將以上各矩陣輸入程式,進行計算

在Matlab的命令視窗依次按提示輸入表 3~表 8所示矩陣後,程式輸出結果經整理如下表:

接著,程式對各矩陣計算所得的最大特徵值對應的特徵向量按下式進行標準化:

再給出各指標的特徵向量組成的矩陣:

進而得出三套方案相對於目標的權重向量為:

程式經比較,發現方案1權重係數最大,進而得出最終結論:方案1(地下通道)佔優。

4 總結及分析

本程式在執行開始時,會要求使用者輸入指標的層數和第一層的指標數,在每一個層次的矩陣元素輸入完成後,程式會要求使用者輸入下一個層次中的指標數,因此本程式可進行無限個層次的迭代運算。當然,程式只能替代層次分析法的運算部分,由於對判斷矩陣賦值具有主觀性,常常需要透過其他的方法進行確定,如Delphi方法等。在把設定好的判斷矩陣輸入程式進行運算時,程式可以保證矩陣運算的精度和效率,在對程式碼進行最佳化和擴充套件後,還可以將過程與結果資料匯出到Excel和Eviews,以方便進行後續的資料整理和計量分析。

另外,如前所述,本程式存在一個侷限,即需要在滿足同一層次內各指標對所有下一層次指標均產生影響的假定時才能正確執行。筆者將在今後對程式進行進一步的完善,提升其功能和易用性,使其能滿足不同型別、不同條件下的層次分析法分析,在日常生活的計算機輔助決策領域發揮更大的作用。

參考文獻:

[1]凌澤華.層次分析法在企業核心員工界定中的運用[J].經營管理者, 2010,(2).

劉文琦,熊惠珍.層次分析法在財務指標分析中的應用[J].審計與理財,2010,(1).

王翼,王歆明.MATLAB基礎及在經濟學與管理科學中的應用[M].北京:機械工業出版社,2009,7.