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基于交叉评价策略的DEA灰色关联排序模型
  • ISSN号:1000-0984
  • 期刊名称:《数学的实践与认识》
  • 时间:0
  • 分类:O223[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学理学院,江苏南京210016, [2]南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京210016
  • 相关基金:国家自然科学基金(71371098);中央高校基本科研业务费专项科研项目资助(NR2013015)
中文摘要:

数据包络分析(DEA)是评价决策单元相对效率的有效方法,其中的交叉效率评价方法可用来对决策单元进行区分排序。针对原有模型中交叉效率值的不唯一问题,结合灰色关联分析思想,构建理想决策单元,定义各决策单元与理想决策单元的灰色关联度,以灰色关联度值最大为目标,建立优化模型来计算输入和输出指标的最佳权重,据此得出决策单元的交叉效率值,实现对决策单元的完全排序。最后通过算例来验证模型的有效性和实用性。

英文摘要:

Data envelopment analysis (DEA) is a useful method to evaluate relative efficiency of Decision Making Units (DMUs), the cross-efficiency evaluation method has been proposed for ranking. To solve the non-uniqueness of the value of cross-efficiency evaluation, this paper uses the idea of grey incidence and defines the ideal DMU, then calculates the grey incidence degree of each DMU with ideal DMU. The new DEA model determines input and output weights depend on the maximum value of grey incidence degree, tfien the cross-efficiency value of all DMUs can be used for ranking. Finally, an example has been used to illustrate the efficiency of the model.

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期刊信息
  • 《数学的实践与认识》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:林群
  • 地址:北京大学数学科学学院
  • 邮编:100871
  • 邮箱:bjmath@math.pku.edu.cn
  • 电话:010-62759981
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0984
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2018/O1
  • 邮发代号:2-809
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22973