基于公共权重的鲁棒DEA模型研究

发布时间：2017-07-30 06:29

  本文关键词：基于公共权重的鲁棒DEA模型研究

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【摘要】：传统DEA模型允许决策单元自由选取对其最为有利的投入产出权重,以获得最大的效率。相比之下,公共权重DEA模型采用统一的权重,更加适合统一管理的组织对各部门进行效率评价。此外,由于DEA方法是一种基于现有数据进行建模的方法,而现实生活中的数据往往是不精确的,因此,在建模的过程中考虑数据的不确定性十分重要。本文对Chen等提出的多目标公共权重DEA模型进行了简化。在此基础上,利用鲁棒优化方法,建立了基于公共权重的鲁棒DEA模型,并与Omrani提出的模型进行了对比。数值算例表明本文提出的方法有效,求解计算量更少,得到的公共权重更加合理。
【作者单位】： 北京理工大学管理与经济学院;
【关键词】： 数据包络分析 公共权重 鲁棒优化 效率评价
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(71432002);国家自然科学基金资助项目(7172172)
【分类号】：F224
【正文快照】： 1引言数据包络分析方法(data envelopment analysis,DEA)经常被用来评价具有相似的多项投入和多项产出的决策单元(decision making units,DMU)的相对效率。传统的DEA模型(如Charnes等[1]提出的CCR模型和Banker等[2]提出的BCC模型)允许决策单元自由选取投入和产出权重以达到其

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：592896