基于C2W模型的广义数据包络分析方法研究

如果将评价的参照集分成"决策单元集"和"非决策单元集"两类,那么传统的DEA方法只能给出相对于决策单元集的信息,而无法依据任何非决策单元集进行评价,这使得DEA方法在众多评价问题中的应用受到限制.针对传统数据包络分析方法无法依据指定参考集提供评价信息的弱点,给出了包含无穷多个样本单元的广义数据包络分析模型(Sam-C²W)和相应的Sam-DEA有效性概念.分析了(Sam-C²W)模型的性质以及它与传统DEA模型之间的关系,探讨了(Sam-C²W)模型刻画的Sam-DEA有效性与相应的多目标规划Pareto有效解之间的关系.进而,分析了决策单元在样本可能集中的分布特征、投影性质和模型含义等问题,(Sam-C²W)模型不仅具有传统C²W模型的全部性质,而且还能依据任意指定的参考单元集进行评价.     

综合的DEA模型C~2WY——数据包络分析(四)

在已有的主要的四个DEA模型C~2R、C~2GS~2、C~2WH中,模型C~2R讨论的是具有有限多个决策单元、相应的生产可能集为闭凸锥的情况,在C~2R模型意义下的DEA有效性对应的决策单元既为“规模有效”也为“技术有效”;模型C~2W是研究具有无穷多个决策单元的场合,对应的生产可能集为凸锥;模型C~2WH是用来研究体现决策者“偏好”信息的、具有有限多个决策单元的效率评价问题的,对应的生产可能集也为凸锥。     

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．     

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。     

综合网络DEA模型有效性理论分析

针对综合DEA模型无法反映系统内部子过程的相互作用对绩效的影响,提出一种综合网络DEA模型,并给出该混合模型的相关定义及定理,得到综合网络DEA模型由参数取值不同,各(弱)网络DEA有效性间的关系;指出了综合网络DEA有效的决策单元,也为评价决策单元总体有效性的综合DEA有效,同时该单元内部子过程也均为综合DEA有效;证明决策单元为(弱)综合网络DEA有效时,评价决策单元总体有效性的综合DEA最优解与相应综合多目标规划的(弱)Pareto解之间的对应关系。这些结果进一步丰富了DEA有效性理论。     

偏序集理论在数据包络分析中的应用研究

DEA有效单元与偏序集的极大元之间关系密切，从偏序集的理论出发刻画了种典型的DEA模型所描述的DEA有效单元的本质特征，并就C^2R，C^2GS^2模型分析了DEA有效前沿面的构成，证明了可能集中相以圾效点与偏序集的极大元之间的一一对应关系，进而对DEA有效性的含义，DEA模型选取的基本原则等问题人出了基于偏序集理论的解释，同时，讨论了可能集结构变化对DEA有铲性的影响，给出了刻画各可能集间关系的一些结论，并就这些理论的的进一步应用和发展提出了一些建议和设想。     

基于偏序集理论的数据包络分析方法

数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)方法与偏序集理论之间关系密切,通过引入适当的偏序关系可以进一步刻画决策单元,也能够更加深入地理解决策单元。在Charnes-Cooper-Rhoes (C²R) 模型中引入新的偏序关系,通过该偏序关系给出DEA有效决策单元、弱有效决策单元及无效决策单元与偏序集的极大元的特殊关系,同时从偏序集中的极大元出发提供决策单元在生产前沿面上的投影。 最后,为了较简单地确定各个决策单元之间的偏序关系,对C²R模型中的投入产出数据进行无量纲化及统一化处理,并对这些理论的进一步应用和发展提出了一些建议和设想。     

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.     

改进的DEA模型及其在地区行业经济评价中的应用

针对传统 DEA模型不能对有效决策单元做进一步评价这一缺点 ,本文通过重新定义生产可能集 ,提出一种改进的 DEA模型 (简称 MDEA) ,实现了对所有决策单元效率的充分评价与排序。在地区行业经济评价中的应用验证了该模型的有效性。     

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。     

基于DEA的多部门结构的决策单元的环境效率评价

提出一种具有多部门结构的决策单元（decision—making units，DMU）的环境效率评价问题，在分析各个决策单元整体效率与其子部门效率的关系的基础上，提出一种能够同时评价决策单元整体效率和其子部门效率的DEA模型。最后，采用一个算例说明了本文提出的模型的合理性和优越性。由于文章提出的模型能够有效地分析决策单元内部子部门的有效性水平，能够发掘影响决策单元效率的关键因素，因而能够给出更为详细的环境管理信息。为决策者决策提供依据。     

基于样本评价的广义SBM的效率度量方法

基于样本评价的广义SBM(slacks-based measure)方法可以通过不同参考集对决策单元的有效性进行度量,但是该方法在效率度量方面还存在两个问题:一是对决策单元进行效率度量时使用模型不同;二是某些决策单元为广义SBM有效时,其效率值存在被高估的情况。为解决这两个问题,首先给出决策单元效率被高估的充要条件。然后给出改进的广义SBM方法,并讨论广义SBM新效率度量方法的合理性及其与原效率度量的关系。最后通过各地区高校科研效率评价的实例说明了改进广义SBM方法的合理性。     

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     

一种DEA效率概率占优方法研究

决策单元间的效率关系研究是效率研究中的重要领域.传统DEA模型通过计算决策单元各自最优权重情景下的效率最大值,来判断决策单元间的效率排序关系.而这种最优权重往往是极端权重,没有考虑其它权重情景.采用其它权重时,决策单元的效率值和排序往往会发生较大的变化.本文考虑了所有权重情景,提出了DEA效率概率占优模型,定义了决策单元的占优效率概率和被占优效率概率.该模型能够判断任意两个决策单元的效率概率占优关系;并将效率概率占优关系从两个决策单元扩展到决策单元与决策单元集.最后将其应用于决策单元效率排序.通过实证分析发现了两条重要结论:1)考虑所有权重情景的排序与采用极端权重的CCR效率值排序不一致;2)考虑所有权重情景时,一些无效单元的效率排序比有效单元的效率排序更高.     

基于情景分析的应急资源布局决策

考虑灾害发生时需求、运输代价等不确定因素,建立基于情景的应急资源布局两阶段数学规划模型,解决针对自然灾害的应急资源布局问题。将应急资源分配过程作为辅助决策阶段,解决应急设施选址和应急资源配置问题,并利用最小最大值的鲁棒优化方法进行应急资源布局决策。在求解模型时,根据灾害发生的不确定性,利用有限个情景集表示第二阶段的不确定性数据,并将模型化为与其等价的混合整数规划模型,利用情景松弛的迭代算法进行求解。数值试验结果表明基于最小最大准则的应急资源布局模型具有良好的鲁棒性,而且算法也是有效的。     

部分可观条件下空对地打击中的动态资源分配

针对静态分配模型的不足,基于部分可观的马尔可夫决策过程建立对单个目标的多阶段决策模型,以反映任务执行效果及反馈信息中的不确定性,进而提出对多个目标的动态资源分配模型。在离线优化阶段中,通过对偶分解法将其分解为一系列较易求解的子问题,并基于次梯度算法调整资源价格,以协调子问题所构造策略中资源的使用量。在实时决策中,根据所得策略及实际执行情况指定对目标的具体行动方案,确保约束条件得以满足。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于模糊前沿面的分类方法

首先考虑基于输入且产出单一C²R的模型,根据n个给定的决策单元,构建生产可能集.之后,把可能集由和形式转换为由线性不等式表示的交形式.当各个决策单元的属性值不确定时,可以通过对前沿面进行模糊化处理以确保有效性分类结论更加精准.最后通过比较其他DEA模型,发现无论输入型还是输出型,基于模糊前沿面的分类方法本质上形式相同.     

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.     

资源分配的群体决策模型

针对资源分配的群体决策问题，简述了Ｐａｒｅｔｏ模型和核心（ｃｏｒｅ）模型的求解思想，指出这两类模型在资源分配决策中的缺陷。根据群体基数效用函数的加和性，用距离表示群体的损失函数，建立了资源分配群体决策的重心模型。     

基于C2WY模型的广义数据包络分析方法

如果将评价的参照集分成"决策单元集"和"非决策单元集"两类,那么传统的DEA方法只能给出相对于决策单元集的信息,而无法依据任何非决策单元集进行评价,这使得DEA方法在众多评价问题中的应用受到限制.针对传统数据包络分析方法无法依据指定参考集提供评价信息的弱点,给出了综合的广义数据包络分析模型(Sam-C2WY)和相应的S...