基于虚拟决策单元的排序模型

doi:10.12005/orms.2015.0166

运筹与管理 ›› 2015, Vol. 24 ›› Issue (5): 111-115.DOI: 10.12005/orms.2015.0166

基于虚拟决策单元的排序模型

汪云林^1,3,韩伟一²,葛虹²

1.北京大学政府管理学院,北京100871;#br# 2.哈尔滨工业大学经济与管理学院,黑龙江哈尔滨150001;#br# 3.北京大学科技开发部,北京100871

收稿日期:2014-03-02 出版日期:2015-10-12
作者简介:韩伟一(1974-),男,副教授,硕士生导师。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(71101037);中央高校基本科研业务费专项资金资助(HIT.HSS.201406)

Ranking Model Based on the Virtual Decision-making Unit

WANG Yun-lin^1,3, HAN Wei-yi^2,*, GE Hong²

1.School of Government, Peking University, Beijing 100871, China;#br# 2.School of Economic and Management, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;#br# 3.Office of Science & Technology, Peking University, Beijing 100871, China

Received:2014-03-02 Online:2015-10-12

摘要/Abstract

摘要： 本文给出了一种新的决策单元排序方法。基于经典的C²R模型,通过引入一个虚拟的决策单元,形成了一个新的排序模型,按照相对效率值的大小实现了决策单元的排序。实验表明,新排序方法不仅能较好地反映C²R模型的计算结果,而且可避免超效率方法造成的相对效率值偏大的弊端。新的排序方法依据充分、简单方便,同时体现了整体的决策效率。

关键词: 数据包络分析, 排序, 决策单元, 虚拟, 有效单元

Abstract: In the paper, a ranking method is presented for decision-making units. Based on the classical C²R model, a new ranking model is obtained by introducing a virtual decision-making. According to the value of relative efficiency, all decision-making units can be ranked. Experiments show that the ranking method can reflect the computational result of C²R model better. Moreover,it can’t make the value of relative efficiency too large like the super-efficiency method. Not only does the method provide a sufficient basis, but it is very simple. It is deserved to note that it has embodied the systemic efficiency.

Key words: data envelopment analysis, rank, decision-making unit, virtue, efficient unit

中图分类号:

O221
N224.0

汪云林,韩伟一,葛虹. 基于虚拟决策单元的排序模型[J]. 运筹与管理, 2015, 24(5): 111-115.

WANG Yun-lin, HAN Wei-yi, GE Hong. Ranking Model Based on the Virtual Decision-making Unit[J]. Operations Research and Management Science, 2015, 24(5): 111-115.

[1]	金苗苗, 吴蒙洁, 罗文昌. 具有不可用区间且工件可拒绝下的单机重新排序问题的近似方案[J]. 运筹与管理, 2021, 30(8): 87-92.
[2]	刘春来, 王建军. 具有老化效应的单机共同工期安排和工件可拒绝排序问题[J]. 运筹与管理, 2021, 30(7): 66-70.
[3]	王磊, 柏庆国, 任建峰. 具有两种运输方式选择的物流排序问题[J]. 运筹与管理, 2021, 30(6): 1-5.
[4]	易平涛, 董乾坤, 李伟伟. 残缺数据下动态随机算法及应用[J]. 运筹与管理, 2021, 30(6): 6-11.
[5]	李勇军, 蔡华权. 基于Shephard距离函数的DEA TOPSIS方法研究[J]. 运筹与管理, 2021, 30(5): 116-121.
[6]	陶玲玲, 尤天慧. 基于在线评价且考虑消费者类型的酒店排序方法[J]. 运筹与管理, 2021, 30(5): 122-128.
[7]	朱运霞, 昂胜, 杨锋. 基于SMAA和公共权重的决策单元效率评价与排序[J]. 运筹与管理, 2021, 30(4): 184-189.
[8]	周丽, 杨江龙. 基于遗传算法的多通道密集式移动货架订单拣选研究[J]. 运筹与管理, 2021, 30(2): 84-90.
[9]	杨兴雨, 林虹, 何锦安, 张永. 基于排序预测的带交易费用在线投资组合策略[J]. 运筹与管理, 2021, 30(2): 168-175.
[10]	郑斐峰, 宋沁睿, 徐寅峰, 刘明. 考虑加工速率相互干扰的平行机调度最优策略研究[J]. 运筹与管理, 2021, 30(12): 1-5.
[11]	陶希闻, 江文奇. 面向直觉模糊集排序能力提升的记分函数设计研究[J]. 运筹与管理, 2021, 30(11): 34-39.
[12]	吴辉, 昂胜, 杨锋. 基于前景理论的两阶段DEA交叉效率评价模型[J]. 运筹与管理, 2021, 30(11): 53-59.
[13]	朱佳玮, 王尔大, 孙文章. 基于蒙特卡洛模拟的滨海旅游环境承载力影响因素重要性排序研究——以大连滨海景区为例[J]. 运筹与管理, 2021, 30(10): 47-52.
[14]	董晓芳, 张良勇. 产品可靠寿命的最优排序集挑选设计[J]. 运筹与管理, 2021, 30(10): 53-56.
[15]	张琳彦, 陈鸣, 徐倩, 张健. 考虑非期望因素的决策单元排序:两阶段综合效率法[J]. 运筹与管理, 2021, 30(10): 57-63.

基于虚拟决策单元的排序模型

Ranking Model Based on the Virtual Decision-making Unit

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