再论C2R模型的最优解的存在性及灵敏度分析

在评价指标可取负值及较宽松的条件下论证了有关C^2R模型(D)及扩展的C^2R模型(D0)的最优解存在性定理．然后，在输出可取负值的情况下，给出了用(D0)来判断DEA有效的定理，并据此讨论了评价指标有相对误差时的灵敏度分析．     

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     

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．     

C2R模型的一种新的线性等价形式与强DEA有效

针对C^2R模型下DEA有效决策单元多重性问题，给出C^2R模型一种新的线性等价形式。根据该线性等价形式引入强DEA有效的概念，证明决策单元强DEA有效的一个等价性定理，该定理反映了决策单元强DEA有效的经济含义，指出强DEA有效是对DEA有效概念的精练(改进)。最后定义了多面凸锥的非劣锥极点，用以说明决策单元强DEA有效的几何意义，并给出一个算例。     

基于扩展有效的逆DEA模型

为了克服决策单元在有效性的评价和排序方面占主导地位的缺陷,在扩展DEA模型的基础上,对于输出减少时的逆DEA问题进行了讨论.通过求解相应的多目标规划问题(VP),得到了多目标规划(VP)的Pareto弱有效解与评价减少了输出的决策单元的规划问题的最优值之间的一些相关性质.对于决策单元为弱DEA有效的情形,也进行了类似的讨论.最后用数值实例加以说明.     

偏序集理论在DEA相关理论中的应用研究

在文[1]的基础上，刻画了DEA有效（C^2WH)的本质特征，给出了决策单元为DEA有效（C^2WH）的一个充要条件，论述了偏序集理论在分析有效生产前沿面构成、研究数据变换性质、讨论模型关系、分析决策单元变更以及指标增减对DEA有效性影响等方面的应用。针对4个典型DEA模型，给出了一些建立在偏序集理论基础上的结论。     

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。     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。     

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。     

带有参数的DEA-C2R模型及决策单元的排序

针对数据包络分析(DEA)方法中的效率值不能区别DEA有效的决策单元之间的相对"优劣性"的不足,建立了带有参数的C2R模型,并具体地讨论了它们的性质以及相互之间的关系,提出了阈值的概念。在分析阈值的性质和经济意义的基础上,给出了区分所有决策单元"优劣性"的一个指标———有效值,即根据有效值的大小对所有决策单元进行排序的方法。     

DEA方法测算农业机械化对农业生产贡献率的研究

测算农业机械化对农业生产的贡献率,可以了解农业机械化的发展水平及趋势,为农业机械化的发展提供科学的依据,做出科学的决策,因此从理论上研究农业机械化对农业生产贡献率具有重要的意义。综合运用EDA方法中的C2R和C2GS2两个模型,在考虑农业技术进步情况下,直接测算农业机械化对农业产出的贡献率,使其测算更趋合理。参6。     

基于改进DEA模型的工业企业技术创新能力评价

针对传统数据包络分析(DEA)方法的C2R模型存在的无法对有效的决策单元加以区分以及输入和输出指标权重分配不合理问题,通过引入两个虚拟决策单元,建立了区分有效决策单元的改进DEA模型.利用该模型可以求得各决策单元的公共权向量,从而实现了对所有决策单元的区分和排序.通过将该模型应用于工业企业技术创新能力评价,验证了该模型可以区分传统C2R模型求得的有效决策单元,并使对决策单元的评价更为合理.     

基于加性模型使决策单元变为DEA有效并求C~2R或C~2GS~2模型的最优值的方法

本文给出了基于数据包络分析中的加性模型求Ｃ２Ｒ或Ｃ２ＧＳ２模型最优值的方法、以及在ＤＥＡ有效（Ｃ２Ｒ或Ｃ２ＧＳ２）的决策单元保持其有效性的条件下对某个决策单元通过改变它的输入或输出使它变为ＤＥＡ有效的方法。     

自动目标识别系统的有效性评价方法

针对自动目标识别（automatic target recognition, ATR）评估中存在“性能－代价”在扩展工作条件中相互制约的情况,提出了一种新的ATR有效性评价方法。该方法从评估系统效率角度出发,提出并定义了ATR有效性,使得评估实践中无需对ATR系统的性能或代价进行严格限定。基于数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)方法并结合ATR评估问题的实际特点,讨论了带有AHP约束锥的C2GS2模型用于ATR有效性评估的合理性及若干细节问题。最后,通过一个应用实例说明如何运用该评价方法解决实际的ATR评估问题。     

基于自组织神经网络和DEA的采购拍卖获胜者确定问题模型

针对采购拍卖中存在的品种多、数量大、利润差异大以及评价指标体系不合理等特点, 首先在供应商投标后利用自组织神经网络和分包算法对供应商投标进行约减, 以提高包内物品相似度、均衡供应商之间的竞争性、降低胜者确定问题算法的复杂度; 接着利用数据包络分析中的C²R模型对"约减"后的投标进行相对评价并确定最终获胜供应商, 以解决传统指标体系评价方法中假设属性间不相关以及人为设定权重等不足. 该模型为采购拍卖胜者确定问题的解决提出了新的思路, 具有很好的实用性.