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兩階段博弈DEA模型及應用研究

發(fā)布時間:2020-11-12 08:38
   數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA),是一種數(shù)學規(guī)劃方法,用于評價有多輸入、多輸出的同類決策元的相對效率,并找到最佳決策元。近年來,DEA發(fā)展的一個重要的領域是評價具有網絡結構的決策元的效率。其中,兩階段序列DEA模型受到研究者的大量關注,并被廣泛應用于實踐中。對于兩階段過程,合作博弈方法與非合作博弈方法是建模效率的兩種基本方法。本文研究兩階段合作博弈與非合作博弈模型中的兩個理論問題:(1)合作博弈模型效率分解的唯一性問題;(2)非合作博弈模型中l(wèi)eader與follower地位不明確時,如何判斷哪一個階段是leader的問題。最后,本文將使用設計效率的概念展示當leader與follower地位不明確時的非合作博弈模型在實踐中的應用價值。首先,本文研究兩階段合作博弈模型的效率分解問題。效率分解的目的在于公平合理的分解總效率,得到唯一的階段效率值。本文重新闡述了效率分解中“公平性”的概念,并提出一種基于兩階段效率排名的效率分解方法。為比較的目的,本文通過證明Pareto前沿的幾何性質,簡化了合作博弈模型中的均勻效率分解方法,并發(fā)現(xiàn)均勻效率分解方法得到的階段效率分數(shù)與以納什議價博弈概念為基礎的效率分解方法得到的階段效率分數(shù)完全相同。在一種特殊情況下,新提出的基于效率排名的效率分解方法把合作博弈模型的效率分解方法與以納什議價博弈概念為基礎的效率分解方法作為一個特例包含進來。其次,對于非合作博弈模型中兩個階段leader與follower地位不明確的情形,本文從多目標規(guī)劃的角度出發(fā),引進增廣的Tchebycheff度量和理想點模型的概念,假設兩階段的權重為變量,建立了一個新的優(yōu)化模型。由此建立起來的模型是一個非線性模型,本文證明了這個非線性模型的最優(yōu)解一定滿足leader-follower解,且模型的最優(yōu)目標函數(shù)值只由兩個階段標準效率值的上下界之差來決定,即,如果第一階段效率值的上下界之差大于第二階段,則第一階段作為leader,第二階段為follower,而此時的leader-follower解也正是模型的最優(yōu)解。直觀上,通常認為階段效率值大的階段應當作為leader階段,新提出的模型指出這是一個誤解,leader階段是由效率值的上下界之差來決定的。最后,基于兩階段過程中l(wèi)eader與follower地位不明確的非合作博弈模型,本文提出一種用于甄別汽車制造商產品設計策略的新方法,以識別公司在追求可持續(xù)性過程中采用的是主動還是被動的設計方案。本研究使用美國環(huán)境保護署(EPA)2013車輛排放測試數(shù)據(jù)庫中的關鍵工程規(guī)格,產品屬性和排放性能數(shù)據(jù)評估和披露汽車生產商的產品設計策略。結果顯示,基于完全的測試結果,在940個DMU中,只有100個DMU采取的是積極主動的設計策略。與許多汽車制造商對車輛設計的環(huán)境友好型承諾相反,我們的結果展示了一個驚人的事實,大部分制造商其實仍然采用被動的設計戰(zhàn)略,并沒有把綠色設計真正優(yōu)先考慮到汽車的設計過程中。
【學位單位】:華中科技大學
【學位級別】:博士
【學位年份】:2017
【中圖分類】:F224.32
【部分圖文】:

總體框架,汽車制造商,可持續(xù)性,產品設計


具;為了識別汽車制造商的產品設計策略,第5章把本文提出的非合作博弈模型??應用于評價產品的可持續(xù)性設計,并W此披露汽車制造商對可持續(xù)性產品設計的??承諾展示;第6章是主要總結本文的結論,W及對未來研究的展望。圖1-1是本??文的總體架構圖。??-??

序列,序列結構


稱為網絡DEA模型(Fare?and?Grosskopf,2000)。本文研充的問題是最簡單的兩階??段序列過程,即除了第一階段的輸入,沒有任何外部的輸入進入這個系統(tǒng),W及??除了第二階段的^出,沒有任何輸出離開這個系統(tǒng),如圖2.1中第一種類型,圖??2.1包含了所有序列結構的兩階段過程。CcK)k,Liang?and?Zhu?口010)把兩階段DEA??方法分為4大類:標準的DEA方法,效率分解方法,網絡DEA,W及基于博弈??理論的方法。作者指出,除了標準的DEA方法,后面H種方法可(^歸結為中屯、化??或合作博弈方法(Centralized?DEA?or?Cooperative?Game?Approach),分散化或??Sta濁elberg?博弈方法(Decentralized?DEA?or?Stackelberg?Game?Approach),?及包含??網絡DEA的方法(Network?DEA?Approach)?紤]到本文研究的問題是最簡單的兩??階段序列過程,這一節(jié)將在?Cook,?Liang?and?Zhu?(2010),Kao?(2014)和?Halkos,??Tzeremes?and?Kourtz地s?口014)工作的基礎上,主要梳理兩階DEA段模型中的獨立??兩階段方法(Independent?two-stage?DEA巧proach)

乘法模型,總效率,最大化,曲線段


上的BC段,即是否存在義e[0,l]使得點??乂(臺7!?e^。)+?(1?—?^仁';,=?(乂?6九?+?(1?-冰J';,ACy。+?(1?-義以)??位于Pareto前沿上的BC段?從圖3-1可;^明確的判斷,送樣的凸組合是存在的,??點G正是滿足要求的那個點。因為G點在Pare化前沿上,在變量空間中自然存在??一組權重系數(shù)對應于G點的效率分解。也就是說,在變量空間中一定存在一組權??重系數(shù)與表達式(3.3)中假設的效率分解分布相對應,而Liang,Cook?and?Zhu?口008)??對權重系數(shù)不存在時所作的理論分析是沒有必要的。??接下來,利用Pareto前沿的幾何性質,具體的給出;I與點G的數(shù)學表達式。??考慮點B(咕,詩)與C(皆攻),它們都最大化乘法模型的總效率,即??6);?.?6;:?=?e蘭.e;?=?e〇'等價的有.=?=?A?'這說明點?E?與點??36??
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本文編號:2880527

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