【摘要】：數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis)是一種廣泛應用于計算具有多個投入和多個產(chǎn)出的決策單元的相對效率和排序的非參數(shù)數(shù)學規(guī)劃方法。DEA已逐漸成為管理科學、系統(tǒng)工程以及經(jīng)濟學中一個非常重要的分析工具。然而傳統(tǒng)DEA方法仍然存在一些問題。首先,傳統(tǒng)的DEA方法將決策單元視為黑箱,近年來,研究視角逐漸由決策單元整體轉移到考慮決策單元內部結構,即網(wǎng)絡DEA研究。由于環(huán)境的不確定性,現(xiàn)實問題中觀察到的投入、產(chǎn)出值往往是不精確的或模糊的。據(jù)此,本文引入隨機多準則可接受度(SMAA-2)方法,在第3章中,以兩階段供應鏈系統(tǒng)為例,提出兩階段SMAA-DEA模型,計算具有隨機屬性值的供應鏈的相對效率及排序。定義兩種隨機效率值:最大效率和平均效率。最大效率是基于樂觀標準的最佳效率值。平均效率是基于平均標準的期望效率值。模型還提供決策單元各個排名位置的可接受度指數(shù)和總體可接受度指數(shù)。算例分析驗證了提出模型的合理性。此外,傳統(tǒng)DEA模型中各個決策單元選擇對自身最有利的權重計算決策單元效率。相較于傳統(tǒng)DEA模型,DEA公共權重模型用一組公共的投入產(chǎn)出權重評價所有決策單元,評價結果往往更具有區(qū)分度且更為客觀。在第4章中,考慮決策單元對排名位置的滿意程度,提出了基于最大化最小滿意度或最大化平均滿意度的DEA公共權重模型。首先,基于隨機多準則可接受度分析(SMAA)方法,計算出每個決策單元處于各個排名位置的可接受度指數(shù);然后,通過逆權重空間分析求得使最小滿意度或平均滿意度最大化的一組公共權重。據(jù)此,可以基于得出的DEA公共權重對決策單元進行效率評估和排序。本文提出兩階段SMAA-DEA模型和DEA公共權重模型分別從決策單元數(shù)據(jù)不確定性和滿意度出發(fā),拓展了DEA方法的普適性,提出的方法框架能夠幫助決策者進行科學管理,在經(jīng)營及決策等方面具有重要的應用價值。本文主要研究創(chuàng)新之處有:1)擴展了兩階段DEA模型,使用隨機分布處理不確定或不精確的投入、中間變量和產(chǎn)出。2)兩階段SMAA-DEA模型允許可變的階段權重,并且不需要預先指定任何關于階段的偏好信息。3)提出了基于決策單元滿意度的公共權重評估模型和相應求解算法。
【圖文】：

（排在第一位的可接受度指數(shù)不為０），但在某些偏好下，也可能獲得較差的效逡逑率和排序。供應鏈基于不同隨機效率和可接受度指數(shù)的排序并不總是一致的，這逡逑里通過雷達圖（圖３．２）更加直觀的顯示供應鏈的排序結果。逡逑３２逡逑

２７邐３逡逑圖３．邋１供應鏈排名可接受度指數(shù)逡逑通過質心權重聚合排名可接受度指數(shù)得出供應鏈的總體可接受度指數(shù)，供應逡逑鏈的總體可接受度指數(shù)及相應排序分別參照表３．３第６列和第７列。最大效率和逡逑平均效率的排序結果分別列在第３列和第５列。特別地，ＳＣ３，邋ＳＣ５，邋ＳＣ１０，邋ＳＣ２１，逡逑ＳＣ２３和ＳＣ２７的最大效率都是１，因此，它們最大效率排序都在第１位。其中，逡逑ＳＣ５，邋ＳＣ１０，ＳＣ２１，ＳＣ２３和ＳＣ２７的平均效率和總體可接受度指數(shù)的排序都在逡逑前６位，而ＳＣ３在最大效率中排在第１２位，在總體可接受度指數(shù)中排在第１９逡逑位。詳細地，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數(shù)分別為２．９４％，邋１２．６６％，邋１０．０４％和１３．８９％。因此，盡管ＳＣ３可能排在第一位逡逑（排在第一位的可接受度指數(shù)不為０）
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F224

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本文編號：2597263