基于SMAA的DEA决策单元效率评价与排序

发布时间：2020-03-23 21:04

【摘要】：数据包络分析(Data Envelopment Analysis)是一种广泛应用于计算具有多个投入和多个产出的决策单元的相对效率和排序的非参数数学规划方法。DEA已逐渐成为管理科学、系统工程以及经济学中一个非常重要的分析工具。然而传统DEA方法仍然存在一些问题。首先,传统的DEA方法将决策单元视为黑箱,近年来,研究视角逐渐由决策单元整体转移到考虑决策单元内部结构,即网络DEA研究。由于环境的不确定性,现实问题中观察到的投入、产出值往往是不精确的或模糊的。据此,本文引入随机多准则可接受度(SMAA-2)方法,在第3章中,以两阶段供应链系统为例,提出两阶段SMAA-DEA模型,计算具有随机属性值的供应链的相对效率及排序。定义两种随机效率值:最大效率和平均效率。最大效率是基于乐观标准的最佳效率值。平均效率是基于平均标准的期望效率值。模型还提供决策单元各个排名位置的可接受度指数和总体可接受度指数。算例分析验证了提出模型的合理性。此外,传统DEA模型中各个决策单元选择对自身最有利的权重计算决策单元效率。相较于传统DEA模型,DEA公共权重模型用一组公共的投入产出权重评价所有决策单元,评价结果往往更具有区分度且更为客观。在第4章中,考虑决策单元对排名位置的满意程度,提出了基于最大化最小满意度或最大化平均满意度的DEA公共权重模型。首先,基于随机多准则可接受度分析(SMAA)方法,计算出每个决策单元处于各个排名位置的可接受度指数;然后,通过逆权重空间分析求得使最小满意度或平均满意度最大化的一组公共权重。据此,可以基于得出的DEA公共权重对决策单元进行效率评估和排序。本文提出两阶段SMAA-DEA模型和DEA公共权重模型分别从决策单元数据不确定性和满意度出发,拓展了DEA方法的普适性,提出的方法框架能够帮助决策者进行科学管理,在经营及决策等方面具有重要的应用价值。本文主要研究创新之处有:1)扩展了两阶段DEA模型,使用随机分布处理不确定或不精确的投入、中间变量和产出。2)两阶段SMAA-DEA模型允许可变的阶段权重,并且不需要预先指定任何关于阶段的偏好信息。3)提出了基于决策单元满意度的公共权重评估模型和相应求解算法。
【图文】：

（排在第一位的可接受度指数不为０），但在某些偏好下，也可能获得较差的效逡逑率和排序。供应链基于不同随机效率和可接受度指数的排序并不总是一致的，这逡逑里通过雷达图（图３．２）更加直观的显示供应链的排序结果。逡逑３２逡逑

２７逦３逡逑图３．邋１供应链排名可接受度指数逡逑通过质心权重聚合排名可接受度指数得出供应链的总体可接受度指数，供应逡逑链的总体可接受度指数及相应排序分别参照表３．３第６列和第７列。最大效率和逡逑平均效率的排序结果分别列在第３列和第５列。特别地，ＳＣ３，邋ＳＣ５，邋ＳＣ１０，邋ＳＣ２１，逡逑ＳＣ２３和ＳＣ２７的最大效率都是１，因此，它们最大效率排序都在第１位。其中，逡逑ＳＣ５，邋ＳＣ１０，ＳＣ２１，ＳＣ２３和ＳＣ２７的平均效率和总体可接受度指数的排序都在逡逑前６位，而ＳＣ３在最大效率中排在第１２位，在总体可接受度指数中排在第１９逡逑位。详细地，ＳＣ３排序在第１位，，第５位，第２６位和第２７位的排名可接受性指逡逑数分别为２．９４％，邋１２．６６％，邋１０．０４％和１３．８９％。因此，尽管ＳＣ３可能排在第一位逡逑（排在第一位的可接受度指数不为０）
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F224

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本文编号：2597263