一种基于虚拟决策单元的排序方法的完善和扩展

doi:10.12005/orms.2017.0261

运筹与管理 ›› 2017, Vol. 26 ›› Issue (11): 65-69.DOI: 10.12005/orms.2017.0261

一种基于虚拟决策单元的排序方法的完善和扩展

韩伟一

哈尔滨工业大学经济与管理学院,黑龙江哈尔滨 150001;

收稿日期:2015-11-12 出版日期:2017-11-25
作者简介:韩伟一(1974-),男,山西高平人,副教授,博士,研究方向:数学规划、组合优化。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(71401046);中央高校基本科研业务费专项资金资助(HIT.HSS.201406)

Perfection and Extension of a Ranking Method Based on the Virtual Decision-making Unit

HAN Wei-yi

School of Economic and Management, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;

Received:2015-11-12 Online:2017-11-25

摘要/Abstract

摘要： 本文对文[1]中提出的基于虚拟决策单元的排序方法进行了完善和扩展。首先,根据CCR模型,给出了两类特殊的DEA模型,分别是仅有投入数据的DEA模型和仅有产出数据的DEA模型;其次,基于这两个模型,应用上述方法实现了对仅有投入(或产出)数据的决策单元的排序;第三,给出了排序方法中参数a的计算方法;最后,通过修正排序模型,有效提高了排序方法的计算精度。改进后的排序方法避免了两个决策单元因为相对效率值过小而不能排序的情形,其应用范围也进一步扩大。

关键词: 运筹学, 数据包络分析, 排序方法, 决策单元排序, 虚拟决策单元

Abstract: In the paper, a ranking method based on the virtual decision-making unit is perfected and extended, which is developed in[1]. Firstly, according to CCR model, two special models are presented, which are DEA model only with input data and DEA model only with output data. Secondly, based on these two models, decision-making units only with input data or output data can be ranked by applying the mentioned-above method. Thirdly, the computational method of parameter a is given. Finally, the calculation accuracy of ranking method is improved efficiently by modifying ranking models. As a result, the improved method can avoid the situation, in which two decision-making units can’t be ranked as their relative efficiency values are very small. Furthermore, its application range is enlarged.

Key words: operations research, data envelopment analysis, ranking method, ranking decision-making units, virtue decision-making unit

中图分类号:

F224.3

韩伟一. 一种基于虚拟决策单元的排序方法的完善和扩展[J]. 运筹与管理, 2017, 26(11): 65-69.

HAN Wei-yi. Perfection and Extension of a Ranking Method Based on the Virtual Decision-making Unit[J]. Operations Research and Management Science, 2017, 26(11): 65-69.

参考文献

[1] 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.
[2] Zhou Ruidan, Han Weiyi. Credit evaluation based on the virtual decision-making unit[P]. Asia-Pacific Management and Engineering Conference, 2014: 235-240.
[3] Adler N, Friedman L, Stern Z S. Review of ranking methods in the data envelopment analysis context[J]. European Journal of Operational Research, 2002, 140: 249-265.
[4] Cook W D, Kress M. Data envelopment model for aggregating preference ranking[J]. Management Science, 1990,36(11): 1302-1310.
[5] Kao C, Hung H T. Data envelopment analysis with common weights: the compromise solution approach[J]. The Journal of the Operational Research Society, 2005, 56(10):1196-1203.
[6] Zohrehbandian M, Makui A, Alinezhad A. A compromise solution approach for finding common eights in DEA: an improvement to kao and hung’s approach[J]. Journal of the Operational Research Society, 2010, 61: 604- 610.
[7] Adel H M, Madjid T, etc. A common-weights DEA model for centralized resource reduction and target setting[J]. Computers & Industrial Engineering, 2015, 79: 195-203.
[8] 查勇,梁樑,等.基于公共权重的集成DEA排序方法[J].中国管理科学,2007,第15卷(专辑):16-20.
[9] Yang Feng, Yang Chenchen, etc. New approach to determine common weights in DEA efficiency evaluation model[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2010, 21(4): 609- 615.
[10] Saati S, Hatami M A, etc. A common set of weight approach using an ideal decision making unit in data envelopment analysis[J]. Journal of Industrial and Management Optimization, 2012, 8(3): 623- 637.
[11] Shetty U, Pakkala T P. Ranking efficient DMUs based on single virtual inefficient DMU in DEA[J]. Opsearch, 2010, 47(1): 50-72.
[12] 卢宗华.只有投入性指标的DEA方法及其应用[J].山东科技大学学报(自然科学版),2007,26(1):103-105.
[13] 郭明磊,李光金.仅有产出的多目标DEA在高校排名中的应用[J].西华人学学报(哲学社会科学版),2005,24(5):67-70.
[14] 李光金,黄韬,岳琳.仅有产出的多目标DEA及其应用[J].四川大学学报(工程科学版),2001,33(1):13-15.

[1]	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.
[2]	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.
[3]	汪洪涛, 张翔, 王珂. 1996~2017年《Operations Research》期刊发文统计分析[J]. 运筹与管理, 2020, 29(2): 229-239.
[4]	王诺, 丁凯, 吴迪, 吴暖. 面向远海岛礁群的双向物流网络规划[J]. 运筹与管理, 2019, 28(6): 118-128.
[5]	段永瑞, 景一方, 李贵萍. 基于两阶段DEA方法的中国商业银行效率评价[J]. 运筹与管理, 2019, 28(2): 118-125.
[6]	陈江涛, 吕建秋. 基于知识图谱的运筹学发展现状及趋势研究[J]. 运筹与管理, 2019, 28(1): 194-199.
[7]	张萌,王能民. 重大事故规避的危险品运输车辆路径优化研究[J]. 运筹与管理, 2018, 27(8): 1-9.
[8]	高沛然, 张金隆, 艾学轶, 李明, 马自香. PLS-DEMATEL方法及其应用研究——以组织敏捷性的IT影响因素分析为例[J]. 运筹与管理, 2018, 27(3): 126-132.
[9]	郭小威, 李保刚, 滕克难. 基于可用度的复杂结构装备检修时机决策模型[J]. 运筹与管理, 2018, 27(2): 11-14.
[10]	董锋, 树琳, 李靖云, 乔均. 产学研协同创新效率及提升路径研究[J]. 运筹与管理, 2018, 27(10): 185-192.
[11]	张源凯, 孙丽君, 胡祥培. 成品油配送多车舱车辆指派及路径优化问题研究[J]. 运筹与管理, 2017, 26(7): 1-9.
[12]	包晓光, 刘朝晖, 余炜. 线形网络上单台车辆分群调度问题[J]. 运筹与管理, 2017, 26(5): 125-129.
[13]	王道平, 徐展, 杨岑. 基于两阶段启发式算法的物流配送选址-路径问题研究[J]. 运筹与管理, 2017, 26(4): 70-75.
[14]	范德成,李昊,刘贇. 基于改进DEA——以复相关系数为基准的滞后期的我国产业结构演化效率评价[J]. 运筹与管理, 2016, 25(3): 195-203.
[15]	薄洪光,张鑫,潘裕韬. 混合无等待流水线干扰管理调度方法研究[J]. 运筹与管理, 2016, 25(3): 246-254.

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Perfection and Extension of a Ranking Method Based on the Virtual Decision-making Unit

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