DEA系统及其在武器装备采办中的应用研究

数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)系统的主要研制目的是对武器装备论证和武器装备采办提供分析工具。该系统是包含6个DEA模型和4个线性规划模型在内的通用工具集。介绍了系统的组成、特点、功能以及系统中随机DEA模型和L-R型区间DEA模型算法的基本思路。借助该系统分析了武器装备采购费用的相对有效性。最后简要说明了DEA方法在军事领域的应用前景。     

基于LR模糊数的置信DEA模型

研究了输入、输出为LR型模糊数的决策单元有效性DEA分析方法.针对LR型模糊数的特点,定义了置信水平约束下的序关系比较,并建立了置信DEA模型.相对已有的DEA分析法,该模型计算简单,充分利用了模糊数的特点,提高了模糊评价的可靠性.     

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。     

基于C2W模型的广义数据包络分析方法

传统数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）方法的参照系为决策单元全体，而许多实际问题的参照系可能会有多种形式，因此用传统DEA方法评价该类问题时遇到困难，广义DEA方法在评价该类问题时则存在一定的优势. 为了进一步完善广义DEA方法的理论体系，给出基于C²W模型的输出型广义DEA模型. 讨论基于C²W模型的输入型和输出型广义DEA模型中决策单元的Sam-DEA_d有效性的判别条件，广义DEA模型与传统DEA模型之间的关系，Sam-DEA_d有效性与相应的多目标规划的Pareto有效之间的关系，决策单元的投影性质，利用样本前沿面的d移动对决策单元进行有效性排序.     

DEA模型中生产可能性集合的包含关系

研究了生产可能性集合的公理性假设对生产可能性集合包含关系的影响 ,证明了满足不同公理性假设的生产可能性集合之间存在着包含关系 .结论表明 ,对 DEA模型的选择决定了相对有效性评价结果的大小 ,这为准确地评价相对有效性提供了理论支持 .     

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。     

三参数区间灰数排序及其在区间DEA效率评价中的应用

定义了三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的概念,给出了两类典型的三参数区间灰数与实数比较的相对优势度的代数表达式。提出了一种基于相对优势度的三参数区间灰数的排序方法,并应用于变量为三参数区间灰数数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型,用算例验证了其有效性。     

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。     

四类DEA模型相互关系及其在计算中的应用

计算DEA模型效率值是采用DEA方法进行绩效评估的重要一环,研究四类DEA模型(CCR模型、BCC模型、FG模型及ST模型)之间的相互关系,有助于计算四类DEA效率值,进而判断评价对象所处的规模报酬状态及规模有效性.在四种不同规模报酬假设下,给定决策单元的DEA有效性分别由四类不同的DEA模型所定义,其输入、输出效率值具有两两相等属性.而且,CCR模型与FG模型、ST模型之间存在动态联系.鉴于此,只需要计算出CCR与BCC效率值,即可确定FG与ST效率值.     

基于区间定位和灰关联的区间DEA效率指数测算与排序

针对经典区间数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)求解算法过分依赖于评价者的"主观判别",或求得的效率区间长度可能过大,对被评价决策单元有效性的解释力弱的缺陷,提出一种改进的区间DEA模型求解算法——区间定位法,该方法对评价者的"主观判别"依赖程度低,且求解的效率区间长度较小。在区间定位法的基础上,进一步提出了基于灰色关联度的决策单元效率排序方法。