基于GA-BP神经网络的巨项目投人评价的改进研究

考虑到巨项目巨大的资源投入量、投入产出的多样性、复杂性和社会性等特点,根据决策"核心三原则"构建适宜的投入产出评价指标体系,通过DEA法对巨项目各投入方案进行初评并筛选出有效的方案,在此基础上运用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP),结合DEA的初评结果对多个有效方案进行二次评价,从而选择最优方案.实证分析表明,此改进的巨项目投入评价模型,能较好地适应巨项目的特征,既保证了投入评价的客观性,又能够实现投入方案的完全排序.     

基于DEA的农业产业结构调整方案综合评价研究

运用DEA的理论与方法对区域农业产业结构调整方案进行综合评价与优选。根据DEA评价结果对各方案进行规模效益分析,计算并比较各项投入冗余率和产出不足率,分析非DEA有效方案相对效率较低的原因,对方案做出合理的改进。在此基础上,采用一种新的DEA决策单元排序方法,最终优选出综合效益最佳的方案。其研究方法和研究成果,对于当前区域农业产业结构调整具有一定的现实意义和参考价值。表4,参10。     

基于RS-DEA的产学研合作效率评价模型

建立了基于RS-DEA的产学研合作效率评价模型。模型首先利用DEA方法构建产学研合作投入产出指标体系并通过BCC模型评价其效率,其次利用粗糙集理论对计算结果进行离散分析,然后通过粗糙集理论对投入产出指标体系进行约简,得到影响投入产出效率的关键属性并推导出规则集,最后给出产学研投入产出调整方案及对策建议。两种方法的有机结合,使得建立的产学研合作效率评价模型既能充分反映产学研合作投入-产出的特点,又能避免人为因素对模型的影响,快速有效地获得评估结果。     

基于DEA 模型的部队编制方案评价

建立评价优选部队编制方案的DEA模型,该模型测算了各备选编制方案的总体效率、技术效率、规模效率等状况,对非DEA有效的编制方案提出了使其达到DEA有效的途径,给出了各备选编制方案的初排序.在此基础上,通过比较各有效备选编制方案平均横切效率的大小,得到所有备选编制方案的终排序.并就部队编制方案制定,提出了若干建议供决策部门参考.     

支配机会约束DEA模型

基于决策者的偏好结构和决策单元投入产出指标的概率分布，首次提出了一种新的随机数据包络分析模型－支配机会约束DEA模，给出了评价单元随机非支配DEA有效的定义和随机非支配DEA有效的必要条件，讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时模型的确定性转换，并用算例说明了该随机DEA模型的应用前景和具体用法。     

基于偏好DEA模型的应急资源优化配置

从应急系统中应急资源的投入产出的整体相对效率考虑, 提出了新的资源优化配置的非参数DEA模型,对应急系统中应急资源总体利用情况进行了评价.在此基础上,考虑到决策者的偏好信息,构造了偏好的DEA资源配置决策模型.最后,通过对一个算例的具体分析,清楚地表明,在资源总量控制的情况下,利用本文提出的非参数偏好DEA模型对应急资源进行统筹安排和合理配置,可以大大提高应急系统的整体相对效率.     

基于DEA与联盟博弈的固定成本分摊方法

结合DEA(Data Envelopment Analysis)和联盟博弈方法研究固定成本分摊问题.首先证明了如果将分摊成本作为新的投入,则所有的决策单元将是DEA有效.在此基础上,结合联盟博弈理论,定义了联盟博弈的特征函数,提出了Shapley值的成本分摊方案,最后通过算例说明了该方法的有效,以及与已有的用DEA进行固定成本分摊的方法相比在可实施方面具有一定的优势.     

考虑受益性的固定成本分摊DEA纳什讨价还价模型

研究了固定成本在决策单元间的分摊问题.假设已知固定成本投入前后 两个连续周期内的决策单元投入/产出,将待分摊的固定成本均等计入决策单元 的各项投入要素中.以此假设为建模前提,首先给出考虑分摊固定成本的决策单元 超CCR有效性评价模型;继而构建决策单元相对受益识别模型,它面向投入产出的 要素变化量和分摊的固定成本;在此基础上提出了同时考虑决策单元有效性和受益 性的基于DEA纳什讨价还价合作博弈理论的固定成本分摊模型. 算例分析结果表明 本文提出的固定成本分摊方法是可行且可接受的.     

随机DEA模型及其应用

提出了一种新的随机数据包络分析模型 ,给出了评价单元随机 DEA有效的定义和随机 DEA有效的必要条件 .运用随机规划原理 ,可求解随机 DEA问题 .文中主要讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时的 DEA模型 ,并用案例说明了随机 DEA的应用前景和具体用法.     

一种基于DEA与Nash讨价还价博弈的固定成本分摊方法

结合DEA和Nash讨价还价博弈方法研究固定成本分摊问题.本文证明了如果将分摊成本作为新的投入,存在某些分摊方案在绩效评估中可以同时满足组织的整体理性和组织内子决策单元的个体理性.在此基础上,本文引入Nash讨价还价博弈模型,给出了唯一的分摊方案.最后经过算例说明该方法的有效,以及与现有DEA分摊方法相比在可实施方面具有一定的优势.     

基于数据包络分析的物流园区投资规模规划方案评价

物流园区是我国现代物流发展中出现的新生事物,许多省份和经济中心城市在区域物流发展规划中都提出规划建设若干物流园区。物流园区的投资效益评价是物流园区规划评价中的一项重要内容。根据物流园区规划投资建设具有多投入、多产出的特点,应用数据包络分析方法对物流园区的投资规模规划进行投资效益评价,以期找出非有效的投资规模规划方案,并对其进行有效性改进。     

维修保障系统效能的分形评估算法研究

建模与仿真技术的应用为解决复杂大系统的效能评估提供了一种有效的技术手段。在介绍空军通信装备战时维修保障仿真系统总体结构的基础上,主要侧重于对系统仿真结果的评估,提出了以分形理论为基础的维修保障系统效能评估算法,并与层次分析法和突变评价法的结果进行比较,结论一致。其评估结果可为决策提供定量依据,为解决军事领域的类似效能评估问题提供一种新思路。     

地震作用下地下工程抢修作业风险管理研究

建立了地震作用下地下工程抢修作业风险管理概念模型。在介绍风险管理基本原理基础上,运用系统科学的手段和方法,辨识地下工程震灾抢修作业风险事件与影响因素,形式化表示震后地下工程抢修作业风险机理,建立震后地下工程抢修作业风险管理工作流程,据此提出风险控制方案生成原理,并抽象标准、规律、规则、模型、方法、数据、预案等要素建立了抢修作业风险管理概念体系,为地震作用下地下工程抢修作业风险管理科学的研究与实践奠定了基础。     

基于BP神经网络的颜色模糊量化方法

将BP神经网络用于颜色量化过程,提出了符合人眼颜色视觉特性的颜色模糊量化方法。对RGB颜色空间向量进行空间变换,提取得到颜色特征向量。对特征向量标准化处理后,作为BP神经网络的输入向量。将训练样本的期望类别输出做模糊化预处理,用模糊化后的隶属度值作为样本的目标期望输出。利用样本集对改进的BP神经网络进行训练.基于最大隶属原则对神经网络输入特征向量进行分类和量化。使用训练后的BP神经网络进行颜色量化的仿真实验,验证了所提出方法的有效性。     

武器装备项目混合筛选方法探讨及应用

针对目前武器装备项目筛选方法主观性较强、科学性差的现状,提出了整合AHP多目标评价和0-1整数规划的混合筛选法。该方法在完善的评价指标体系下项目进行了综合评价,建立了基于0-1整数规划的优化选择模型,以被选项目的综合评价值之和作为衡量各种筛选目标函数下的筛选解优劣性的标准,拓展了综合评价的实际应用,便于进行定量的项目筛选。给出了进行筛选的方法步骤,通过应用到空军某次项目筛选,验证了该方法对筛选决策改进效果。     

基于符号数据的黑启动方案评估

黑启动方案的优选对快速恢复系统供电、减少停电损失具有重要意义.已有研究均是在指标值完全获取的理想条件下进行,本文针对不完全信息下的电力系统黑启动方案评价问题展开研究,提出一种基于符号数据的评价模型.首先建立评价等级,将存在缺失数据的原始黑启动方案评价矩阵转换为符号数据评价矩阵;然后对符号数据矩阵进行打包处理,得到指标评价等级频率矩阵,进而计算指标权重;最后根据符号数据矩阵和指标权重构造加权评价矩阵,采用拙劣点法实现黑启动方案的优劣排序.基于天津电网的黑启动方案数据对所提方法进行了验证,验证结果表明本文方法可以有效辅助于黑启动方案优选实践.     

项目后评估中的粗集-神经网络建模与仿真

对粗集-神经网络理论进行了讨论,在神经网络基础上,提出粗集-神经网络项目评估方法,该方法利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,从给定学习样本数据中发现一组规则,提取规则作为神经网络的输入,该方法简化了神经网络的结构,提高训练效率,对我国农业工程项目后评估进行仿真,评价结果是合理的,具有较大的参考价值,在实际中有良好的应用前景。     

公路网规划方案综合评价方法及应用

根据公路网的道路与交通特征参数指标，阐述了评价公路网规划方案优劣的新模型，即多对模糊算子的二级综合评价模型，并结合运用ＡＨＰ法（层次分析法）来确定评价指标权重．用此模型对多个规划方案进行评判和排序，方法科学简便，实用性强.     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷,提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析,实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法,使得主客观权重值得到有效的平衡,完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析,完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上,将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中,使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明,该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标,使得评价结果更加符合实际情况,为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

Stock Efficiency Evaluation Based on Multiple Risk Measures: A DEA-Like Envelopment Approach

This paper proposes a new approach for stock efficiency evaluation based on multiple risk measures. A derived programming model with quadratic constraints is developed based on the envelopment form of data envelopment analysis (DEA). The derived model serves as an input-oriented DEA model by minimizing inputs such as multiple risk measures. In addition, the Russell input measure is introduced and the corresponding efficiency results are evaluated. The findings show that stock efficiency evaluation under the new framework is also effective. The efficiency values indicate that the portfolio frontier under the new framework is more externally enveloped than the DEA efficient surface under the standard DEA framework.