基于产出的生产资源配置效率的非参数测度与分解

采用非参数生产的沿面技术，从资源可处置性和生产规模经济性两方面入手，研究产出可扩张程度的生产资源配置效率－－基于产出的生产资源配置效率的测度与分解问题。并根据每种条件下技术效率的非参数描述提出了由产出规格效率、可处置度和纯技术效率构成的效率分解体系。     

我国高等教育资源配置效率研究——基于DEA-Malmquist模型

文章综合运用DEA-Malmquist模型从静态和动态两个角度对2015—2019年我国31个地区的高等教育资源配置效率进行了评价分析。结果显示：样本考察期间,我国高等教育资源配置效率虽未达到DEA有效状态,但整体水平较高且呈上升趋势;不同地区高等教育资源配置效率存在一定差异;我国高等教育资源配置效率负增长情况明显,年均负增长4.5%,技术进步是阻碍全要素生产效率提升的主要因素。     

基于DEA的副省级城市科技资源配置效率研究

如何客观评价科技投入产出效率并寻求科技资源配置效率的提升对策,已成为政府部门的焦点问题之一。建立科技资源配置效率分析的指标体系,在此基础上运用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)方法,评价分析了15个副省级城市科技资源配置的有效性,并提出了科技资源优化配置的对策和建议。     

辽宁省金融资源配置效率比较与评价

辽宁省作为东北老工业基地重要省份,工业基础雄厚,自然环境优越,但是受经济体制改革区域性、历史性、结构性问题的长期困绕,金融业自身综合实力有待提升,金融业促进经济发展的支持功能难以有效发挥。基于2003-2014年的市场数据,运用DEA方法对辽宁省金融资源配置效率进行了分析。结果表明,辽宁省的金融资源分布不均衡,拥有较丰富的金融资源,经济发展较快的城市金融资源配置效率高,而经济欠发达的城市金融资源配置效率较低。     

非径向中心资源配置CCR模型研究

研究了基于规模报酬不变的非径向集中式资源配置DEA模型．首先,通过举例说明了Lozano和Villa基于可变规模报酬提出的集中式资源配置BCC模型在规模报酬不变条件下出现的问题;其次,分别通过对输入或输出限制提出了基于规模报酬不变的2个新的DEA模型（本文称之为径向集中式资源配置CCR模型）．通过这些模型得到的效率分数相同并且它们均能较好的克服了前面提到的不足．     

教育部直属高校产学研合作效率测度——基于非参数DEA—Malmquist指数的实证分析

本文运用非参数DEA—Malmquist生产率指数法测算了教育部46所直属高校2009--2012年的产学研合作效率。研究发现,2009--2012年,教育部直属高校的平均产学研合作效率并没有出现增长,主要是低技术效率束缚了技术进步对产学研合作效率的提升效应。技术效率偏低主要是由低技术进步率导致的,资源配置效率低下降低了规模扩张对产学研合作效率的提升效应。教育部直属高校产学研合作效率存在明显的区域差异和内部分化现象。     

非有效决策单元的效率研究

首先研究了决策单元的规模效率,然后用传统的DEA模型和超效率DEA模型研究了非有效决策单元,对非CCR有效决策单元,模型（1）和模型（3）等价,对非BCC有效决策单元,模型（2）和模型（4）等价．     

制造任务分解与制造单元级资源配置协同优化

针对网络化制造环境下制造任务分解与资源配置脱节的问题,提出了制造任务逐层分解与制造单元级资源配置协同优化的方法,建立了协同优化流程.在对制造任务特点进行分析的基础上,建立了制造任务模型和制造单元资源模型,建立了多目标优化模型和目标的综合评价体系,利用在遗传算法求解搜索过程中所获得的动态信息进行综合评价,并随着求解搜索过程的深入对变异幅度进行调整,以达到全局优化和加快收敛速度的目的.最后以实例验证了该方法的可行性与有效性.     

中国高等教育资源配置效率分析——基于BCC和Malmquist模型

基于2009—2016年的省级面板数据,运用DEA-BCC模型和Malmquist指数法对我国高等教育资源配置效率进行测算,并结合探索性空间数据分析方法(ESDA)分析我国高等教育资源配置效率的空间分布状态。结果表明,研究期间我国四大区域高等教育资源配置效率均值排序为中部地区>东部地区>东北地区>西部地区,技术效率达到最优的省份所占比重为9.68%;整体上看,我国高等教育资源配置效率的Malmquist指数累计增幅较小,各省域高等教育资源配置效率提升的主要原因是技术进步;我国高等教育资源配置效率不存在显著的空间相关关系,局部空间分异特征不明显。     

基于强势度排序指标的出版社资源配置问题研究

采用多元线性逐步回归方法得出各分社以及各个课程的单位书号销售量，界定包含满意度、市场占有率、出版社的相对地位等属性的强势产品概念，使用熵权法和逼近理想点法（TOPSIS）建立了一个强势度排序指标。对于书号配置问题，使用二步决策思想进行资源优化配置，考虑出版社当年效益同时兼顾了长远发展战略，建立了整数规划模型，提高了企业的竞争力。     

径向集中式DEA模型的效率研究

通过分析径向集中式BCC模型和径向集中式CCR模型的特征,发现集中式DEA模型中各决策单元的权向量是相同的.基于这一特征,提出了集中式DEA模型的技术与规模效率、技术效率、规模效率、SBM效率和MIX效率.     

一种面向任务的不确定效能资源分配方法研究

针对面向任务的不确定效能的资源分配问题,提出了基于多维动态规划的解决框架。框架中深入分析该问题的特性,在资源约束、时间约束和策略约束下对问题进行建模,在该模型的基础上将问题有机分解为3个子问题:任务序列的确定、任务资源的分配和占用时间优化;并分别应用综合优先度分析,多维动态规划,探索式优化的方法解决了上述问题;最后通过实验案例对框架的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该框架能够有效求解面向任务的不确定效能资源分配问题。     

车联网基于信任度的RSU识别及资源分配算法

在车联网中,由于部分路侧单元（RSU）的位置比较偏远,无法得到网络管理员的及时维护,可能遭到攻击,变为不可信任的路侧单元,降低了车辆的通信质量和网络能效.为了有效地识别RSU的可靠性,提出了一种基于信任度的路侧单元识别及资源分配算法,将路侧单元识别、传输模式的选择和功率分配联合建模为网络能效的优化问题,并分成3个子优化问题,分别求解.首先,采用基于信任度的RSU识别算法,识别出可信任和不可信任的路侧单元;其次,优化车辆资源块配置和链路选择;最后,通过次梯度算法优化传输功率,最大化网络能效.理论分析和仿真结果表明,所提算法具备较低的复杂度,可以达到较高的路侧单元识别准确度,并有效地提升网络总能效.     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

基于网络切片的高频谱效率无线资源管理

为满足差异化业务场景下不同类型用户的服务质量需求,构建了基于网络切片的无线资源分配模型.为获得最佳资源调度方案,将用户服务质量需求转化为无线资源需求,以系统总速率最大化为目标,构建网络资源管理和分配机理及其优化问题.该优化问题为混合整数非线性规划,直接求解复杂度较高,因此提出了基于拉格朗日对偶理论的解决方案,并给出求解算法.通过与比例公平算法和最大系统容量算法进行对比及仿真分析,证明了所提算法在牺牲了部分公平性的前提下提高了系统容量,并验证了所提算法的有效性.     

基于时间Petri网和启发式搜索的资源分配

提出了一种改进的时间Petri网计划管理模型,综合考虑调度和资源分配,以充分发挥FMS的柔性制造能力.首先根据系统理论,区分了两种资源类型:主角(主资源)和配角(辅助资源),然后再根据主资源构造FMS的时间Petri网.这种方法简化了Petri网的构造,给出了一个清晰的资源调度流程,并且辅助资源的分配可以在调度的同时利用启发式搜索算法给出.最后,给出一个改进的时间Petri网在资源受限情况下进行调度和资源分配的实例.     

用RSL描述网格资源分配

本文简要介绍了网格和Globus，Globus的系统结构和资源分配；用户可以根据RSL描述来发出任务请求并交给GRAM处理；重点介绍了资源描述语言RSL，RSL语法、标记和属性。最后用修正的BNF描述了RSL的语法和标记规则。     

超密集网络中一种改进的分簇及资源分配方案

为了减少超密集网络中小区间的干扰,提出了一种改进的分簇及资源分配方案.首先,根据小基站间的路径损耗程度构造损耗图,基于损耗图选出簇头并且分簇,将路径损耗之和较小的小基站放在一个簇中,每个簇中小基站的数量不超过子信道的数量;然后,根据簇内的用户在每个子信道上的信干噪比依次为每个簇的用户分配正交的子信道;最后,优化功率分配,以提高吞吐量.仿真结果显示,与相同场景中的已有方案相比,所提方案更加均匀地将小基站分布在每个簇中,并且显著提高了系统吞吐量.