基于理想点的DEA交叉效率评价研究

针对信息无法充分利用的缺陷,提出了一种基于理想点的DEA交叉效率评价方法。首先,分别求出各决策单元的交叉效率值;其次,利用所有信息,求出集结交叉效率值的基于数据驱动的客观权重系数;最后,对集结后的交叉效率值进行排序。结果显示:基于理想点的DEA交叉效率评价方法,得到的评价结果较为客观、公平,较好地解决了决策单元的交叉效率评价问题。     

DEA交叉模型融合熵值法的战役仓库航材保障能力评估

目的 为科学地检验评估空军战役仓库的航材保障能力,提出构建基于数据包络分析(DEA)法的航材保障能力评估模型.方法 首先确定能够表达战役仓库航材保障军事、经济特性的评估指标,建立基于数据包络分析法的评估模型,计算出各战役仓库的综合交叉效率值,以实现待评估战役仓库航材保障能力的排序.结果 运用模型对15个战役仓库进行实例分析,得出各战役仓库的交叉效率值为0.69048～0.82253,第15号战役仓库的效率值最高,与实际情况相符合;并通过对比验证了新模型具有更好的排序效果.结论 新模型可以为航材保障能力评估工作提供科学依据.     

基于集合属性和优先度的D-S证据决策方法

为了降低利用D-S证据组合结果进行决策的风险,提出了一种基于集合属性和优先度的证据决策方法,将决策问题分解成精细信度区间的构造和比较两个层面.在构造层面引入集合的不确定性测度和焦元间属性支持度,获取基元命题的精细信度区间值;在比较层面引入优先度评价各命题的精细信度区间,然后在优先度排序的基础上构建了证据决策模型.该方法的特点在于以区间值作为决策依据,充分利用了信度区间所蕴含的信息.实验分析结果表明,该方法是合理、有效的,克服了其它单点值D-S证据决策方法所存在的误决策或不做决策的问题.     

输入输出具有模糊数的供应商评价——基于DEA博弈交叉效率方法

在供应商全部输入输出值中,模糊数出现比例不大的情况下,提出首先将个别出现的模糊数进行去模糊化处理,然后基于DEA博弈交叉效率模型对供应商进行评价。所提出方法不仅克服了已有相关文献解不唯一的问题,考虑了供应商之间的竞争,还能处理非准确值,因此与已有文献相比,结果更具有说服力。所提出方法最后被应用于一个第三方物流服务供应商评价实例。     

基于区间二型模糊EDAS的多属性决策方法

针对多属性决策存在的复杂性和不确定性问题,提出基于区间二型模糊平均解距离法 (evaluation based on distance from average solution,EDAS) 的多属性决策方法。采用区间二型模糊集合 (interval type-2 fuzzy sets,IT2FS) 表达评价信息解决专家的偏好信息存在个体化差异问题,并纳入EDAS对备选方案进行排序。以区间二型模糊数表达评价信息构建决策矩阵,以计算得到的综合评价值的去模糊化结果作为最终的方案排序依据。针对EDAS中属性权重需要从外部获取的问题,采用区间二型模糊集合改进的最优最劣法 (best-worst method,BWM) 确定属性权重。最后,以某汽车制造企业选购新能源汽车云服务方案为例,验证所提方法的有效性。     

区间数多指标决策问题的模糊层次分析法

分别给出了刻画区间数大小比较的相对优势度的概念和模糊互补判断矩阵排序的一种新方法，利用区间数间的两两比较，构造了评价指标相对于决策总目标的模糊互补判断矩阵，以及各区间数可行方案相对于各给定评价指标的模糊互补判断矩阵。然后根据模糊互补判断矩阵的排序方法，分别求出了各评价指标的权重，以及各区间数可行方案相对于各给定评价指标的重要程度的取值。在此基础上，对各区间数可行方案进行层次总排序，该方法简单、实用，所需信息少。     

公交企业运营绩效的信息熵与SE-DEA组合评价方法

提出了基于信息熵与超效率DEA模型(SE-DEA)的公交企业运营绩效组合评价方法,弥补了传统DEA模型无法对多个有效率单元再排序的缺陷,并降低了SE-DEA模型受指标维度影响的风险,进一步提高了其判别能力。以12家公交企业为研究对象,将公交行业监管、公交企业运营服务与乘客出行需求相结合,基于组合评价方法对公交企业运营绩效进行评价,并与SE-DEA模型得到的评价结果进行对比分析。结果表明,公交企业运营绩效值波动较大;组合评价方法所得到的公交企业运营绩效排序结果与SE-DEA模型得到的排序结果在总体趋势上是一致的,但两者测算的运营绩效值相差很大,且前者的判别能力比后者更强。根据评价结果提出可行建议,以便于顺利实施"优先发展公共交通"的战略。     

基于DEA灵敏度分析的物流系统综合评价研究

首先针对多目标系统建立了评价模型,将DEA和交叉系数矩阵法相结合,对模型进行求解,对所有的决策单元进行排序,避免了AHP排序的主观性;考虑实际数据采集误差对评价结果的影响,在评价模型的基础上建立了DEA灵敏度分析模型,对评价结果的可靠性进行了剖析,通过复合形法确立了评价结果的稳定区间.与传统求解DEA模型的单纯形法相比,其更灵活易变,并可求解非线性规划问题,收敛精度较好,能够有效地处理不等式的优化设计问题.最后通过对物流系统综合评价的实例,验证了上述模型和方法的可行性、实用性及有效性.     

基于混合型模糊指标的云制造资源选择决策方法研究

针对云资源优选决策过程中存在定性指标模糊性,以及定量指标以区间性度量为代表的决策难点问题,提出了一种不确定性环境下基于OWA算子的混合型多指标云制造资源优势度决策方法。该方法首先运用标度法将不可量化的模糊性定性指标转化为区间数定量指标;其次利用基于相对优势度的区间数排序,结合OWA算子对云服务的优势度进行集结,得到云制造资源的综合优势度,给出云制造资源集合的优先排序,从而为用户选择出最需要的制造服务资源。通过在数控机床设备优选过程中的应用,验证了该方法的可行性和实用性。     

汽车车身耐撞性设计参数的区间稳健性优化

基于区间分析,提出了一种考虑公差的汽车车身耐撞性稳健优化设计模型,可在有效降低耐撞性能对设计参数波动敏感性的同时实现公差范围的最大化。该模型首先利用对称公差来描述汽车碰撞模型中车身关键耐撞部件的主要尺寸、位置和形状等设计参数本身的不确定性,然后将参数设计和公差设计相结合,建立了以稳健性评价指标和公差评价指标为优化目标,设计变量名义值和公差同步优化的多目标优化模型。再次,利用区间可能度处理不确定约束,将该优化模型转换为确定性多目标优化模型。最后,将该模型应用于两个汽车耐撞性优化设计问题,并通过序列二次规划法和改进的非支配排序遗传算法进行求解,结果表明该方法及稳健优化设计模型可行且实用。