基于交叉评价策略的DEA灰色关联排序模型

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.     

基于熵权法的DEA/AR交叉效率知识化制造模式评价

用模糊DEA/AR交叉效率方法,解决制造模式的评价与排序问题.首先,构建了四种不同的DEA/AR交叉效率模型—任意型、对抗型、友好型和博弈型.然后,应用熵权法确定每一种交叉效率模型的最终交叉效率值,目的是用保证域来避免传统模型的权重偏差,从而实现了决策单元的相对有效评价和精确排序.同时,引入奇异指数的概念来衡量最终交叉效率的合理性及可靠性.最后,通过实例验证本文模型和方法的可行性及有效性:与采用简单DEA效率模型进行评价比较,我们的方法会使得效率更加精准、排序更加合理.     

基于SMAA和公共权重的决策单元效率评价与排序

在数据包络分析(DEA)中,公共权重模型是决策单元效率评价与排序的常用方法之一。与传统DEA模型相比,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。本文考虑决策单元对排序位置的满意程度,提出了基于最大化最小满意度和最大化平均满意度两类新的公共权重模型。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;然后,通过逆权重空间分析,分别求得使最小满意度和平均满意度最大化的一组公共权重;最后,利用所求的公共权重,计算各决策单元的效率值及相应的排序。算例分析验证了本文提出的基于SMAA的公共权重模型用于决策单元效率评价与排序的可行性。     

基于改进数据包络分析的建设工程评标模型

建设工程评标是一项复杂的系统工程.为建立合理的评标决策支持系统,根据实际评标建立以商务标为目标函数,以技术标为约束条件的评标模型.引入数据包络分析(DEA)方法,建立第二目标函数为决策单元非效率值总和最小模型,进行交叉评价,解决了CCR模型在实际应用中不能完全确定中标顺序的问题.通过实际案例分析,交叉评价模型能够产生独立效率值并进行有效排序,证明了评标模型的可操作性与适用性.     

基于灰关联分析和相对熵的多属性决策排序方法

在灰关联分析和相对熵决策方法的基础上,结合各自的优点,提出了一种解决多属性决策问题排序的新方法.首先利用改进熵对评价属性进行赋权,其次计算被评方案与理想方案和负理想方案的灰色关联度和相对熵,最后根据相对贴近度的大小对被评方案进行排序,案例说明了决策方法的有效性和实用性.     

基于区间值直觉模糊不确定语言变量的灰色关联度分析方法

给出了区间值直觉模糊不确定语言环境下的灰色关联度分析方法。首先确定了区间值直觉模糊不确定语言正负理想解, 然后计算每个评价值与正负理想解的灰色关联度, 利用属性的权重向量, 计算方案与正负理想解的灰色关联度, 最后计算出方案的相对关联度, 并根据方案的相对关联度对方案进行排序。如果属性权重部分可知, 则需要根据与正理想解有最大的灰色关联度而与负理想解有最小的关联度的原则建立数学规划确定属性的权重。最后, 为了说明算法的可行性和有效性, 将其应用到房地产开发项目的风险评价上。 实例说明了算法的可行性和有效性。     

IS/IT项目选择决策的灰色逼近理想解排序法

IS/IT项目选择决策是一个多属性决策问题.针对传统逼近理想解排序法(TOPSIS)在确定属性权重系数上的缺陷,并考虑到在实际IS/IT项目选择决策过程中部分决策信息的不足,提出了基于灰色TOPSIS改进算法.算法运用区间灰数表达指标权重和指标评价值,定义备择项目与正、负理想解的灰色关联度,依此计算各备则项目的贴近度并实现最终排序.仿真实例验证了该方法的合理和有效性.     

基于前景理论的模糊DEA交叉效率评价方法

针对模糊环境下决策单元的相对有效性评价问题，本文利用α-截集法将三角模糊数型的投入产出值转化为区间数，提出一种改进的区间交叉效率模型。随后，引入前景理论来研究区间交叉效率集结问题，定义区间参考点代替传统的单个参考点，以最大化所有决策单元的前景交叉效率为原则，构建最大化前景交叉效率模型求解集结权重。根据偏好度方法，比较区间交叉效率值。本文方法基于统一的生产前沿面来度量决策单元的效率，保证了不同决策单元之间以及不同α值下的效率可比；定义区间参考点充分考虑了决策者在模糊环境下的心理因素变化，集结决策单元的区间交叉效率值代替综合前景值，以保留尽可能多的决策信息。最后，通过例子验证方法的有效性。     

区间粗糙数多属性决策方法

针对属性值为区间粗糙数,属性权重部分已知和属性权重未知两种情形的多属性决策问题,本文利用灰色关联分析的思想方法,构建了一种区间粗糙数多属性决策方法。本文首先利用区间粗糙数的运算法则和期望值比较,确定最优理想方案和最劣理想方案,并基于灰色关联度分析方法构建了属性权重部分已知、属性权重未知两种情形的多目标优化模型,从而确定属性权重和属性权重表达式,进而获得各方案的综合评价值和方案排序。最后以一个实例验证模型的有效性与适用性。     

基于虚拟决策单元的排序模型

本文给出了一种新的决策单元排序方法。基于经典的C²R模型,通过引入一个虚拟的决策单元,形成了一个新的排序模型,按照相对效率值的大小实现了决策单元的排序。实验表明,新排序方法不仅能较好地反映C²R模型的计算结果,而且可避免超效率方法造成的相对效率值偏大的弊端。新的排序方法依据充分、简单方便,同时体现了整体的决策效率。     

三角模糊数型多属性决策灰色优化模型及其在工程设计方案评价中的应用

工程设计方案评价时由于掌握的信息不充分,资料不全,加之问题本身的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,方案的评价值往往难以精确表达,常用三角模糊数形式表示.针对基于"理想方案"的灰色关联分析评价存在的不足,根据灰色关联度定义,运用扩展的最小二乘方准则构造目标函数,建立了三角模糊数型多属性决策灰色优化模型.模型同时考虑了"理想方案"和"负理想方案",克服了仅考虑一种方案时排序的不相容问题,更具有客观性和合理性.应用实例表明,该模型概念清晰,数学推导严谨,评价值分辨率高,评价结果与实际相符.     

权重信息不完全的多属性决策的灰色关联分析法

针对属性权重信息不完全且属性值确定的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

基于Shephard距离函数的DEA TOPSIS方法研究

本文通过对Shephard距离函数的引入,正式构建了DEA TOPSIS决策单元排序方法的框架。本文首先定义了正(负)理想决策制定单元(DMU)以及相应的(反)生产可能集,然后在考虑正(负)理想DMU的条件下分别给出DMU的(反)效率评价模型以及对应的Shephard距离函数,然后基于评价对象到理想DMU相对接近度这一综合评价值给出了DMU的一个完全排序。最后,本文通过算例分析说明了该方法的有效性和实用性。     

用超效率综合DEA模型来研究DEA有效性

对超效率综合DEA模型,有三个定理来判断其不可行性,其中一个定理基于加性模型来判断,并证明:当模型不可行时被评决策单元的扩展DEA有效性,由此给出了对扩展DEA有效的决策单元排序的方法,此外,对不含非阿基米德无穷小的基于输入(输出)的超效率综合DEA模型,当其最优值为1时,有一个定理来判断被评单元的DEA有效性.     

混合型多属性决策的灰色关联分析法

针对属性权重信息不完全且属性取值为精确数,区间数和模糊数相结合的混合型多属性决策问题,提出了一种基于理想解的多属性决策的灰色关联分析方法.首先将三种不同形式的属性值均转化为区间数形式,然后依据灰色关联分析的思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案对正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

基于区间灰数多属性群决策建模技术的卫生应急综合评价研究

多属性灰色群决策建模方案设计为立足点,引入区间灰数、相离度、逼近理想点、群决策集结算法知识,在属性权重为实数、区间灰数或优化运算形式下,经属性值规范化后制定理想方案.首先,计算区间灰数相离度、灰色关联系数、灰色关联度,讨论以理想方案贴近度确定排序或择优.然后,改进为群体专家独立决策环境下,由属性矩阵虚构理想方案并计算关联度、贴近度,与专家权重集结为贴近度矩阵,由逼近理想点思路排序及择优.最后,由疾控机构卫生应急能力评价案例验证可行性,区间灰数、属性测度、专家权重以及属性群决策信息利用充分,这套建模方案对于类似问题也有推介意义.     

南四湖人湖河流水质面板数据分析的灰色速率模型

针对面板数据灰色关联决策评价模型的关联度计算问题,在传统的面板数据灰色关联决策评价模型的基础上,构建评价对象的指标时间数据的累加序列,通过指标时间累加生成速率序列构造面板数据灰色生成速率关联决策模型,采用生成速率序列的接近性表征原始数据序列的动态变化趋势.通过灰色累加生成速率关联决策方法扩展到面板数据分析,解决了小样本面板数据的灰色评价分析问题,将这种方法应用于南四湖入湖河流水质面板数据质量评价中,经实例计算验证了面板数据灰色累加生成速率关联决策评价模型的稳定性、合理性和实用性为水环境面板数据质量分析评价提供了可行的计算思路和方法.     

聚类分析在确定广义DEA方法样本单元集中的应用

利用基于BC~2模型的只有输出的DEA模型(D-BC_O~2)来评价决策单元的有效性时,得到的效率值有时会与定性分析存在一定的差异.为了解决这类问题,引入只有产出的广义DEA模型(DG-BC_O~2),并利用聚类分析方法确定样本单元集,给出(DG_(cluster)模型来评价决策单元的有效性.最后通过2009年中国各省市人均经济发展数据进行演示,说明利用聚类分析方法确定样本单元集具有一定的可行性.     

基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法

传统的交叉效率集结过程通常采用算术平均方法,不仅会低估自评的重要性,而且未考虑决策者的风险偏好。针对上述问题,提出一种基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法。首先,求解交叉效率矩阵,运用熵权法确定他评过程中评价单元的指标权重。然后,引入前景理论以考虑决策者在交叉效率集结过程中的风险偏好,利用TOPSIS方法识别正负参考点,进而构造总体效用函数,得到前景交叉效率矩阵。随后,构建最大化前景价值模型,求解集结权重。该方法既考虑到交叉效率集结的相对重要性权重,又将决策者的风险偏好纳入到效率评价中,从而实现决策单元的全排序。最后,结合实例验证方法的有效性。     

基于参数设计的信噪比交叉效率评价方法

针对DEA交叉效率评价过程中没有考虑自评与互评效率的作用而主观赋予相同权重导致交叉效率评价值不准确的问题.文章基于参数设计的思想,依据试验设计中可控与不可控因素的作用机理区分自评权重和互评权重对所评价决策单元交叉效率的影响与作用,将其界定为可控与不可控因素的管理学属性,明确不同权重作用机理;引入信噪比作为衡量决策单元交叉效率评价时的性能指标,实施DEA交叉效率评价方法的改进,设计出DEA信噪比交叉效率集结方法,从而实现交叉效率的集结方式由单一考虑交叉效率波动的均值转化为综合考虑交叉效率波动情况(均值与方差),交叉效率评价值用信噪比交叉效率替代交叉效率平均值更具有统计学意义并可从管理学角度解释,评价结果也具有更高的可区分性;最后通过算例分析验证了交叉效率评价理论上的必要性和该方法的合理性与可行性,同时发现了交叉效率评价中存在CCR有效DMU序位超出了有效DMU范围现象,建议应实施同质DMU检验和评价值归一化.文章的研究也为提高DEA交叉效率测算的准确性提供一种新思路.