數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA),是一種數(shù)學(xué)規(guī)劃方法,用于評價(jià)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(gè)重要的領(lǐng)域是評價(jià)具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(guān)注,并被廣泛應(yīng)用于實(shí)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(gè)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(shí),如何判斷哪一個(gè)階段是leader的問題。最后,本文將使用設(shè)計(jì)效率的概念展示當(dāng)leader與follower地位不明確時(shí)的非合作博弈模型在實(shí)踐中的應(yīng)用價(jià)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(zhì),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?jǐn)?shù)與以納什議價(jià)博弈概念為基礎(chǔ)的效率分解方法得到的階段效率分?jǐn)?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(jià)博弈概念為基礎(chǔ)的效率分解方法作為一個(gè)特例包含進(jìn)來。其次,對于非合作博弈模型中兩個(gè)階段leader與follower地位不明確的情形,本文從多目標(biāo)規(guī)劃的角度出發(fā),引進(jìn)增廣的Tchebycheff度量和理想點(diǎn)模型的概念,假設(shè)兩階段的權(quán)重為變量,建立了一個(gè)新的優(yōu)化模型。由此建立起來的模型是一個(gè)非線性模型,本文證明了這個(gè)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(biāo)函數(shù)值只由兩個(gè)階段標(biāo)準(zhǔn)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(shí)的leader-follower解也正是模型的最優(yōu)解。直觀上,通常認(rèn)為階段效率值大的階段應(yīng)當(dāng)作為leader階段,新提出的模型指出這是一個(gè)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(chǎn)品設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)方案。本研究使用美國環(huán)境保護(hù)署(EPA)2013車輛排放測試數(shù)據(jù)庫中的關(guān)鍵工程規(guī)格,產(chǎn)品屬性和排放性能數(shù)據(jù)評估和披露汽車生產(chǎn)商的產(chǎn)品設(shè)計(jì)策略。結(jié)果顯示,基于完全的測試結(jié)果,在940個(gè)DMU中,只有100個(gè)DMU采取的是積極主動的設(shè)計(jì)策略。與許多汽車制造商對車輛設(shè)計(jì)的環(huán)境友好型承諾相反,我們的結(jié)果展示了一個(gè)驚人的事實(shí),大部分制造商其實(shí)仍然采用被動的設(shè)計(jì)戰(zhàn)略,并沒有把綠色設(shè)計(jì)真正優(yōu)先考慮到汽車的設(shè)計(jì)過程中。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：F224.32
【部分圖文】：

具；為了識別汽車制造商的產(chǎn)品設(shè)計(jì)策略，第５章把本文提出的非合作博弈模型??應(yīng)用于評價(jià)產(chǎn)品的可持續(xù)性設(shè)計(jì)，并Ｗ此披露汽車制造商對可持續(xù)性產(chǎn)品設(shè)計(jì)的??承諾展示；第６章是主要總結(jié)本文的結(jié)論，Ｗ及對未來研究的展望。圖１－１是本??文的總體架構(gòu)圖。??－??

稱為網(wǎng)絡(luò)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(jìn)入這個(gè)系統(tǒng)，Ｗ及??除了第二階段的＾出，沒有任何輸出離開這個(gè)系統(tǒng)，如圖２．１中第一種類型，圖??２．１包含了所有序列結(jié)構(gòu)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(biāo)準(zhǔn)的ＤＥＡ方法，效率分解方法，網(wǎng)絡(luò)ＤＥＡ，Ｗ及基于博弈??理論的方法。作者指出，除了標(biāo)準(zhǔn)的ＤＥＡ方法，后面Ｈ種方法可（＾歸結(jié)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(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上，主要梳理兩階ＤＥＡ段模型中的獨(dú)立??兩階段方法（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ?ｔｗｏ－ｓｔａｇｅ?ＤＥＡ巧ｐｒｏａｃｈ）

上的ＢＣ段，即是否存在義ｅ［０，ｌ］使得點(diǎn)??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(diǎn)Ｇ正是滿足要求的那個(gè)點(diǎn)。因?yàn)椋屈c(diǎn)在Ｐａｒｅ化前沿上，在變量空間中自然存在??一組權(quán)重系數(shù)對應(yīng)于Ｇ點(diǎn)的效率分解。也就是說，在變量空間中一定存在一組權(quán)??重系數(shù)與表達(dá)式（３．３）中假設(shè)的效率分解分布相對應(yīng)，而Ｌｉａｎｇ，Ｃｏｏｋ?ａｎｄ?Ｚｈｕ?口００８）??對權(quán)重系數(shù)不存在時(shí)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(zhì)，具體的給出；Ｉ與點(diǎn)Ｇ的數(shù)學(xué)表達(dá)式。??考慮點(diǎn)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(jià)的有．＝?＝?Ａ?＇這說明點(diǎn)?Ｅ?與點(diǎn)??３６??
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本文編號：2880527