基于偏好强度可调DEA的高校学科建设效率评价

当前，世界一流学科建设是世界一流大学建设的重要支撑，成为优化高等教育体系的重要杠杆。为了提高学科建设效率评价的有效性，首先，本文将偏好强度比下限引入指标偏好DEA模型中，构建了偏好强度可调的DEA模型。其次，验证了通过设置不同的偏好强度比下限，该模型可以实现无偏好、偏好序以及具体偏好强度情形的效率测算。最后，运用该模型研究我国“世界一流大学”建设高校学科建设投入产出效率状况，选取2012-2015年我国32所教育部直属的985高校相关数据进行实证研究。实证研究的评价结果及启示有助于教育主管部门和相关高校深入分析学科建设的投入产出情况，可基于不同的发展阶段和实际情况进一步优化学科建设资源配置。     

偏好强度可调的DEA模型评价高校学科建设效率

为了提高学科建设效率评价的有效性，首先，将偏好强度比下限引入指标偏好数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)模型模型中，构建了偏好强度可调的DEA模型. 其次，验证了通过设置不同的偏好强度比下限，该模型可以实现无偏好、偏好序以及具体偏好强度情形的效率测算. 最后，运用该模型研究我国“世界一流大学”建设高校学科投入产出效率状况，选取2012—2015年我国32所教育部直属的“985”高校相关数据进行实证研究. 实证研究的评价结果有助于教育主管部门和相关高校深入分析学科建设的投入产出情况，可基于不同的发展阶段和实际情况进一步优化学科建设资源配置.     

基于群决策DEA的农村水利投入产出研究

针对DEA模型中的自由权重问题,在把不同偏好序和效用值转化为互反判断矩阵进行一致化分析的基础上,采用算术平均法集结各决策者的偏好为群的偏好,得到群决策的主观权重,通过乘法算子集结主观权重和C.月模型计算的客观权重,建立群决策DEA模型(GDEA).利用该模型对广东省21个市的农村水利投入产出效果进行了计算,结果珠海强有效,东莞有效,其他决策单元都是非有效.G-DEA模型有效解决了DEA模型有效单元过多而无法排序的问题.     

基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序方法

针对直觉模糊偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序向量的计算方法;在定义直觉模糊偏好关系导出矩阵的基础上构建了仁慈型交叉效率DEA模型,给出了基于直觉模糊偏好关系方案交互评价的排序向量隶属度求解算法;进一步考虑隶属度和非隶属度的内在联系,构建了获取各方案非隶属度的目标规划模型;最后,通过算例分析说明该方法不需要进行一致性调整,决策信息的损失能够得到有效避免,具有较好的可信度和广泛的适用性.     

体现决策者偏好的模糊DEA模型及其应用

在模糊DEA模型的基础上,引入模糊数的加权平均值,建立了一个可以体现决策者风险偏好的模糊DEA模型.通过对此模型的求解可以实现决策者在不同乐观程度下对决策单元的评价.最后,通过对几家超市的效率评价的实例分析,验证了该模型的优越性.     

梯形模糊偏好关系的DEA交叉效率群决策方法研究①

针对梯形模糊偏好关系信息环境下的群决策问题,设计了一种面向区间DEA交叉效率的群决策方法。首先,利用α-截集将梯形模糊偏好关系转化为区间模糊偏好关系,并证明其符合DEA的产出特征,进而建立区间模糊偏好关系对应的交叉效率DEA模型,将自评和他评相结合,得到每个方案的区间交叉效率值。将不同专家的区间交叉效率矩阵通过UOWA算子进行集结,然后计算出决策单元的最大后悔值,据此得到最终的方案排序结果。实证分析表明该方法不需要对偏好关系进行一致性调整,可以有效减少决策信息的损失,有着较好的适用性。     

融入用户风险偏好的三支协同过滤推荐模型

基于用户的不同风险偏好特征，提出一种融入用户风险偏好的三支协同过滤推荐模型来提高推荐规则的准确性.首先，考虑用户的不同风险偏好对项目评分的影响，基于用户-项目评分矩阵定义用户关于项目的偏好概率测度，建立用户-项目偏好概率模型，从理论上证明了该模型是现有模型的推广和拓展.其次，利用决策粗糙集，推导出用户在不同风险偏好下的三支推荐模型阈值表达.然后，以上述工作为基础，将推荐准确性和推荐成本作为优化目标，设计基于粒子群优化算法的用户偏好概率模型参数确定方法 .最后，在MovieLens数据集上的实验验证了提出模型的有效性.     

基于群决策的数据包络分析模型

研究基于群决策的带有偏好约束的数据包络分析(DEA)模型．针对群决策中偏好形式的多样性，在对不同偏好一致化的基础上，将各决策者的偏好集结成群组偏好，以此作为反映权重的主观信息．进一步将此信息与DEA模型中反映权重的客观信息集成，构造出一种基于群决策的DEA模型，最后给出了算例．     

基于偏好关系的动态意图模型

研究了主体的意图模型，重点研究了决策理论中的偏好关系与主体意图的结合，根据决策理论中的偏好关系，提出了主体目标的偏好关系和层次结构，针对已有的主体意图模型与实际应用存在严重的“代沟”等问题，提出了一个基于偏好关系的动态意图模型，该模型简单，自然和实用，能客观地反映主体意图的动态性，稳定性，并发性和相关性等特征，并且能将动态性和稳定性（互相素质的两个性质）有效地统一在该模型中。     

DEA模型在含有Vague集的模糊多属性决策中的应用

现实中的不确定性处处存在,因此对模糊多属性决策问题的研究是十分必要的。Vague集同时考虑了隶属与非隶属两方面的信息,较全面地反映了决策方案和评价属性之间的相关性。当决策者无法给出对各属性的偏好时,就较难确定各属性的权重,这样就无法姣好地解决模糊多属性决策问题。由于利用DEA评价模型不需要提前给定各属性的权重值。因此为了更好地对决策方案进行评价,本文将DEA模型与Vague集相结合．利用DEA—C^2R模型给出了解决含有Vague集的模糊多属性决策问题的一种评价方法。     

DEA方法在企业经营绩效评价中的应用

一、引言经营绩效(即经济效益)是企业谋求生存和发展的核心问题。科学评价企业经营绩效不仅有利于给企业提供改进工作的管理信息和决策依据,而且有助于上级公司对下属企业进行客观、公正的考核。因此,有效而客观的评价方法就成为企业经营绩效评价的关键因素。DEA是Date Envelop     

用DEA方法确定生产函数的一点注记及决策单元DEA有效的条件

本文用一个例子说明了用DEA方法确定生产函数及边际参数的不确定性;证明了DEA有效性(C~2GS~2)在正严格保序变换下的不变性;最后给出了单输入单输出系统下决策单元为DEA有效(C~2GS~2)的充要条件及最优解唯一的条件。     

区间超效率DEA模型及其应用

将一种改进的DEA模型-超效率DEA(SE-DEA)模型[1]拓展到区间投入产出情形,得到区间SE-DEA模型.基于此给出了求解每个DMU的区间超效率值的上限和下限的确定型DEA模型.该区间超效率值较传统的区间DEA模型更具区别性,能对所有DMU进行充分排序.在此基础上,将所有DMU分为三类.最后给出区间SE-DEA模型在建筑业效率评估中的应用算例分析.     

灰色综合DEA模型的研究

在综合DEA模型的基础上,提出了灰色综合DEA模型并进行了初步的研究.利用灰色线性规划的θ定位解法求解灰色综合DEA模型的最优解,从而得出灰色综合DEA模型决策单元的有效性.     

基于非径向DEA方法的山东省FEEEP系统协调性评价

使用传统DEA和非径向DEA的方法,分别对1992—2009年山东省FEEEP系统协调性进行评价,分析影响山东省FEEEP系统协调性的主要因素.结果表明:①非径向DEA方法相比传统DEA方法能够更好地区分山东省FEEEP系统的协调性;②近些年较高的能源消耗和"三废"排放量是导致系统DEA无效的主要原因.     

DEA交叉评价法在高校效益评价中的应用

简要介绍DEA方法,着重采用改进的DEA交叉评价法对国防系统7所高校的数据进行分析,进而对其办学效益进行排序。结果表明,7所高校的投入产出基本达到最优,反映了它们在当前建设阶段所取得的积极成果。     

数据包络分析过剩模型用于经济效率评估

介绍数据包络分析（DEA）模型及DEA有效的概念,建立了DEA过剩模型并讨论过剩分析方法的进一步扩展,应用DEA过剩模型对我国传统产业纺织,化工,冶金工业领域中投入产出效率进行了实例研究。     

矩阵型网络DEA模型解的存在性及其性质

通过建立矩阵型网络DEA模型解决了矩阵型网络结构的相对有效性评价问题. 证明了新模型解的存在性, 并讨论了决策单元弱DEA有效与相应多目标规划弱Pareto解的关系. 结果表明, 新模型在矩阵型网络结构相对有效性评价方面可行、 有效.     

一个判断决策单元有效性的算法

数据包络分析方法(DEA)是一种重要的效率评价方法,它已经被广泛应用于经济和管理的众多学科.而正确、高效的软件系统则是实现DEA方法应用的基本前提和重要保障.因此,首先分析了应用线性规划软件求解DEA模型存在的问题和开发DEA专用软件的必要性.然后,给出了判断DEA有效性的方法和求解步骤.最后,给出了判断DEA有效性的算法及其流程.     

基于DEA模型有效性排序的供应商评价

对比分析了各种供应商评价方法的优缺点,针对数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)模型评价供应商存在多个有效决策单元的问题,采用在DEA模型中添加虚拟决策单元的方法对有效决策单元进行排序,并根据企业评价供应商的具体特点进行了算例分析.