具有非期望输出决策单元相对有效评价的DEA模型

从生产可能集入手，将非期望输出直接反映到生产可能集中，并根据有效性的原理将决策单元的非期望输出和期望出一起来进行相对有效性分析，并得出相应的面向输出的ＤＥＡ评价模型。     

具有非期望输出决策单元的有效性评价

针对所提出的具有非期望输出决策单元DMU的相对有效性，提出对其进行评价的非径向FDEA模型，给出了模型的相对有效性理论证明。并结合实际算例，指出FDEA模型在实际生产过程中对于节约生产资源，提高期望输出，降低非期望输出，特别是减少环境污染有其重要的应用价值。     

基于期望值方法的随机DEA综合模型及应用

对环境约束下包含不可控输入、非期望输出的DEA综合模型的相对有效性进行研究．给出决策单元有效的定义及定理。进一步提出了随机条件下决策单元的期望有效性指数概念和相对有效性评价的期望值方法，最后给出了计算实例。     

基于规模收益最大化方向的固体废弃物再利用系统效率评价模型

大力发展循环经济有赖于提升固体废弃物再利用系统的效率,论文梳理了最新研究成果,发现现有DEA方法在研究处理固体废弃物时,忽略了固体废弃物转换为期望产出的再利用和再循环特性,造成评价结果偏低,无法反映无效生产系统改进为有效的最优路径。本文根据固体废弃物的替代功能和转换功能,明确了固体废弃物和期望产出的同向非等比例增长特性,并将其纳入生产可能集中,构建了改进型DEA效率评价模型。模型中的目标函数考虑了固体废弃物转换为期望产出方向的规模收益最大化。该模型既能评价技术效率,也能从同时提升固体废弃物利用总量和期望产出总量这一方向指出无效生产系统改进为有效的最优路径。通过算例分析验证了模型的有效性和优势。     

任意初始状态下迭代学习控制的频域分析

针对广义受控对象G(s) ,提出了一种迭代学习控制器在频域中设计的思想 ,给出了在任意初始状态下迭代学习控制算法收敛的充分条件 ,证明了经过逐次迭代后系统实际输出信号对期望输出信号的逼近特性 ,输出跟踪误差将一致有界 ,且与期望状态及期望输入无关。进一步讨论了反馈控制在迭代学习控制器中的作用。仿真结果表明了该算法的有效性。     

非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。     

有关DEA模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理及其在预测方法简化中的应用

文献［１］中在将初始点选在生产可能集内的基础上用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$进行预测，但有时难于在生产可能集内选取初始点，因此本文在给出一些有关ＤＥＡ 模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理的基础上设法省略该步骤．对任给的有正输入与正输出的初始点，不必检验它是否在生产可能集内，只要ＤＥＡ 模型的最优值存在且为正，就可用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$ 进行预测     

基于非期望产出的机场运营效率评价

传统的机场运营效率评价模型忽视了机场运营过程中航班延误、噪音及有害排放物等非期望产出带来的负面效应. 采用非参数方向距离函数法，构建基于非期望产出的机场运营效率评价模型. 针对我国长江三角洲多机场区域10个主要机场，对引入非期望产出前后运营效率进行对比分析，验证基于非期望产出的机场运营效率评价模型的有效性. 结果显示，非期望产出是评价机场运营效率不可缺少的关键因素之一；其次，非期望产出要素对机场运营效率产生非常显著的影响. 引入非期望产出后，我国机场运营效率和运营规模之间并不存在正相关性；最后为机场及航空公司管理者在权衡机场吞吐量和服务质量方面提供了相关建议和理论依据.     

生产配置有效性评价的非参数方法

数据包络分析（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｅｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）作为评价生产相对有效性的一种非参数方法，仅能评价生产的技术有效性，而在以市场为导向的生产经营和管理过程中，经营者和管理者不仅关心生产的技术有效性，而且，更关心生产的成本、收入和利润的有效性。因此，本文从公理化角度出发，系统地讨论在各种生产可能集情况下，评价生产成本、收入和利润有效性的ＡＤＥＡ模型以及评价生产配置有效性的理论和方法。     

基于非期望产出偏好DEA模型的中国上市港口企业环境效率分析

港口企业是否能同时实现环境保护与高效运作一直是政府和企业本身关心的问题。针对该问题,文章在传统DEA模型的基础上提出了基于非期望产出偏好的改进模型。该模型将环境污染物作为非期望产出,并对不同类型的产出的权重加以约束以反映对控制非期望产出的重视程度。最后,以中国上市港口企业为例,应用本文提出的模型客观地评价港口企业的环境效率,验证了改进模型的有效性。     

环境约束下不同生产效率模型研究

当评价企业生产效率时 ,环境约束是必须加以考虑的 ,本文在利用数据包络分析 ( DEA)技术建立了将环境残余物作为输入变量的企业效率评价模型的基础上 ,对考虑环境因素的不同生产效率模型进行了分析对比 ,讨论了将环境残余物作为输入与输出变量时 ,效率测量值之间的关系 ,指出存在投入要素和污染物同时减少而产出增加这种“双赢”的可能性 ,而环境约束会增加资源的消耗和减少好的产出 .最后用一个算例进行了说明 .     

Efficiency decomposition with shared inputs and outputs in two-stage DEA

Data envelopment analysis (DEA) is an effective non-parametric method for measuring the relative efficiencies of decision making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. In many real situations, the internal structure of DMUs is a two-stage network process with shared inputs used in both stages and common outputs produced by the both stages. For example, hospitals have a two-stage network structure. Stage 1 consumes resources such as information technology system, plant, equipment and admin personnel to generate outputs such as medical records, laundry and housekeeping. Stage 2 consumes the same set of resources used by stage 1 (named shared inputs) and the outputs generated by stage 1 (named intermediate measures) to provide patient services. Besides, some of outputs, for instance, patient satisfaction degrees, are generated by the two individual stages together (named shared outputs). Since some of shared inputs and outputs are hard split up and allocated to each individual stage, it needs to develop two-stage DEA methods for evaluating the performance of two-stage network processes in such problems. This paper extends the centralized model to measure the DEA efficiency of the two-stage process with non splittable shared inputs and outputs. A weighted additive approach is used to combine the two individual stages. Moreover, additive efficiency decomposition models are developed to simultaneously evaluate the maximal and the minimal achievable efficiencies for the individual stages. Finally, an example of 17 city branches of China Construction Bank in Anhui Province is employed to illustrate the proposed approach.     

生产组织与计划问题的近似解法

本文利用总工效比最大的路径通过逐步调整产量间的极差得到了最优生产方案．     

基于不可分离变量的非期望SBM效率评价方法

基于松弛变量度量法(slacks-based measure,SBM)评价模型,首先区分投入、期望产出和非期望产出为可分离变量和不可分离变量,构建了复杂生产系统基于不可分离变量的非期望SBM效率评价模型,该模型更加符合生产系统的实际生产过程;其次基于非期望产出总量规制目标,进一步构建了非期望产出规制视角下的不可分离变量非期望SBM模型,该模型能直接计量非期望产出规制对系统整体效率的影响程度。最后,以0.5为步长,运用实例检验了非期望产出规制影响生产系统整体效率的灵敏度。     

要素在有限范围变化的DEA模型

本文首先讨论了在数据包络分析（ＤＥＡ）中有些要素（投入或产出）只允许在有限范围变化的情况。然后从生产可能集入手，将这种对要素的限制直接反映到生产可能集中。基于此改进后的生产可能集，提出了比现有研究更广泛意义的ＤＥＡ模型。该ＤＥＡ模型实际上综合了传统的以及投入或产出固定不变的ＤＥＡ模型。此外，在进行决策单元（ＤＭＵ）效率分析时，文中给出的定理为存在投入过多及产出不足的非有效ＤＭＵ提供了改进目标以使之     

具有不可控因素的非有效决策单元的修正方法

对非ＤＥＡ有效的决策单元，本文给出了一种方法，在诸输入不变的情况下，部分输出乘以同一的适当倍数或部分输入和部分输出分别乘以一个适当倍数，使其变为ＤＥＡ有效，且分析了保持原ＤＥＡ有效决策单元仍为ＤＥＡ有效的条件。     

两阶段DEA分析框架下的环境效率测度与分解

本文根据传统CCR模型和两阶段DEA模型进行环境效率评价时所存在的问题,针对兼具复杂内部结构和非期望要素的生产系统,提出基于合作博弈的两阶段模型,用以评价该系统的环境效率.随后,构建基于协调效率最优的效率分解方法,客观地解决了两阶段DEA模型最优解不唯一的问题,有效衡量两个子系统各自的效率与它们之间的协调度,并从更深的层面挖掘影响生产系统环境效率的因素,为推进经济发展与环境保护协同共进提供有力工具.最后,通过对中国各地区工业生产系统水环境效率的评价来验证模型的合理性与有效性.     

Integrating dual-role variables in data envelopment analysis

Traditional data envelopment analysis (DEA) theory assumes that decision variables are regarded as inputs or outputs, and no variable can play the roles of both an input and an output at the same time. In fact, there exist some variables that work as inputs and outputs simultaneously and are called dual-role variables. Traditional DEA models cannot be used to appraise the performance of decision making units containing dual-role variables. The paper analyzes the structure and properties of the production systems comprising dual-role variables, and proposes a DEA model integrating dual-role variables. Finally the proposed model is illustrated to evaluate the efficiency of university departments.