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。     

具有非期望输出决策单元相对有效性评价的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输出一起来进行相对有效性分析，并得到相应的面向输出的ＤＥＡ评价模型．     

随机DMU相对有效性评价的期望值方法及其应用

ＤＥＡ的随机性研究是目前ＤＥＡ理论研究的前沿。本文基于随机决策单元期望有效性指数的概念，提出了随机ＤＭＵ相对有效性评价的期望值方法，给出了随机ＤＭＵ相对有效的两个定义，并讨论了其相应的求解方法。     

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。     

基于多目标规划的扩展DEA有效性分析

为避免传统的DEA模型在评价决策单元的相对有效性存在的局限,建立了多目标规划的DEA模型(MP),讨论了MP的一些性质。在此基础上给出了关于决策单元的扩展DEA有效性的几个等价命题,并对决策单元扩展有效的灵敏度进行了讨论。     

一种基于期望满意的群决策方法

提出了可期望水平和可期望保留水平的概念 ,并给出了一种估计各个群成员的可期望水平和可期望保留水平的方法 ,在此基础上提出了一种基于期望满意的群决策方法.     

具有多属性决策单元的有效性分析方法

DEA方法是评价同类决策单元有效性的一种重要方法,但许多情况下被评价单元可能具有多类决策单元的属性,传统DEA方法在评价该类问题时遇到了困难。针对多属性决策单元的有效性评价问题,采用多类样本单元合成不同属性生产可能集合的方法,首先给出了评价具有两种属性决策单元有效性的DEA模型(Twi)和相应的Twi-DEA有效性概念。分析了多属性决策单元的投影性质,以及(Twi)模型和传统DEA模型的关系。在此基础上,给出了具有多重属性决策单元有效性评价的一般模型(Mul),并讨论了相关性质。     

用DEA解输入或输出为模糊数的评价问题

给n个决策单元。其输入或输出可能是模糊的，不妨设为L-R型模糊数。有关对这些决策单元进行相对有效性评价的问题，本文给出了定义、解法及简化计算的定理。     

食品可追溯体系快速实施的动态建模与政府决策

使用领导—跟随多智能体系统一致性理论,建立了政府干预下的多食品企业实施食品可追溯体系的动力学演化模型。使用离散时间线性系统稳定性理论和代数图理论,得到了在多食品企业中实施政府期望水平食品可追溯体系的稳定性条件。依据线性系统快速收敛性理论,给出了在多食品企业中快速实施政府期望水平食品可追溯体系的最优政府决策方案。针对具体实例,利用Matlab中的线性矩阵不等式工具箱,求得了最优的政府决策方案,数值仿真验证了理论结果的有效性。     

供应链分销阶段运作绩效评价

利用网络数据包络分析方法,对供应链分销阶段中经济实体(决策单元)的内部运作子过程对其总体相对有效性的影响进行了讨论,并给出了决策单元的可分配输入资源在其内部各子过程的优化配置方法。     

基于集中式模型的我国各地区及三大产业的DEA效率评价

基于集中式模型, 首先在考虑地区内部三大产业的情况下, 对2010年我国31个地区展开DEA效率评价, 然后在保持各地区整体效率不变的前提下进行效率分解, 确定各产业的效率值和相对重要程度. 此外, 对各地区三大产业的规模收益问行了研究. 实证分析结果表明, 各地区的整体效率值偏低, 第一产业的效率重要程度偏低, 第二产业和第三产业的效率均值相差不大, 但大部分地区的产业比第二产业的相对重要程度高. 此外, 从规模收益角度来看, 大部分地区整体处于规模收益递减阶段, 大多数地区的第一和第三产业均处于规模收益递增阶段, 绝大多数地区的第二产业已处于规模收益递减阶段.     

电特大目标散射的多层快速多极子高性能计算

针对电特大目标散射的并行多层快速多极子计算中出现的构造几何信息树所需资源过多、保存远场模式所需内存过大及计算雷达散射截面时间长等问题,根据主流并行计算机架构以及电特大目标的特点,提出了解决方案,实现了电特大目标散射的高效精确计算。通过对未知数超过5亿、电尺寸达到几千个波长的电特大目标的数值实验,表明本文方案的精确性和高效性。     

Data Envelopment Analysis for Measuring Scientific Research Efficiency of Universities

In this paper,the DEA method-data envelopment analysis is used to evaluate therelative efficiency of the scientific research of universities and colleges.Three models:CCR,CCGSSand CCWH are chosen at the same time.Compared with the traditional comprehensive evaluatingmethods,the DEA method is more reasonable and accurate.     

基于DEA方法的额外资源分配算法

研究基于DEA(数据包络分析)方法的资源分配问题.求解该类问题的难点在于:对于参与分配的决策单元来说,其分得的额外资源数不仅依赖于该决策单元的相对效率值,还依赖于它的规模大小,因此分配权重难以确定.根据输入、输出指标数的分布情况,建立了3种基本模型,分别是单输入单输出、多输入单输出、单输入多输出模型,给出了这3种模型的资源分配权重的确定算法.最后给出实例,并对给出的分配原则的合理性进行了分析讨论.     

评价决策单元相对效率的修正DEA方法

在原有理论[1] 的基础上提出了一个新的DEA模型———CCRH ,给出了强有效的概念 ,论证了相关理论。CCRH模型与CCR模型相比有以下几个优点 :①描述决策单元的相对效率更确切 ;②利用参考决策单元的生产前沿面来描述评价决策单元“生产”情况得到的结果更加符合实际 ;③可以考查评价决策单元输入、输出变化时对其效率的影响。     

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.     

扩展的数据包络分析C2GS2模型--EC2GS2

在C^2GS^2模型的基础上建立了一个扩展的C^2GS^2模型——EC^2GS^2，提出了强有效的概念，论证了相关理论．经理论分析和实例应用，EC^2GS^2模型与C^2GS^2模型相比有以下几个优点：1．描述决策单元的相对效率更准确；2．更好地利用了参考决策单元的信息；3．可考查评价决策单元输入或输出变化时其效率的变化；当参考决策单元的输入和输出不变时，若评价决策单元的输出(入)不变，其相对效率和它的输入(出)成反(正)比．     

基于误差传递和熵的区间DEA方法

传统的DEA(data envelopment analysis)模型只能用来处理精确数据,而在现实生活中,由于统计误差、信息不完全等原因,获取精确数据十分困难,数据往往只能以区间数的形式给出.因此,如何在不确定条件下利用DEA方法评价决策单元的相对效率一直是DEA理论的研究前沿.针对这一问题,文章在DEA传统模型的基础上,利用改进的交叉效率思想,使用误差传递和熵处理区间数据,求得每个决策单元全局交叉效率的误差分布形式(中点值和误差最大估计值),然后根据全局交叉效率,使用有向距离指数给决策单元排序.最后通过两个算例来说明本文提出的方法的可行性和有效性.     

多模索引调制OFDM频谱及能量效率优化方案

为提高多模索引调制正交频分复用的能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率(spectrum efficiency, SE),提出优化方案和相应检测算法。该方案在不减小子块间最小欧式距离的前提下通过增加模式排列的种数使系统传递的索引信息量增加,从而提升系统SE。此外该方案引入空载模式使得部分信息的传输无需消耗能量,从而提升系统EE。同时提出改进的低复杂度最大似然检测算法以降低模式排列的检测复杂度。分析模式排列数及空载模式对误比特率(bit error rate, BER)性能的影响,并据此对引入空载模式后的多模式星座进行优化。仿真结果表明,优化方案的EE和SE都有所提升,且BER性能更优。