dea交叉效率模型代码

Dea交叉效率模型是用来评估企业绩效的一种方法。该模型可以通过比较不同企业的效率水平来提高生产力和竞争力。DEA交叉效率模型代码的实现方法可以通过以下几个步骤来完成：

1. 定义评估指标：首先，需要定义一组评估指标，这些指标通常包括生产成本、销售收入、员工工资等。

2. 数据收集：收集每个企业各项指标的实际数据，以便计算其效率水平。

3. 计算效率：根据收集到的数据使用DEA交叉效率模型计算每个企业的效率。

4. 制定效率提升计划：对于效率相对低的企业，需要制定相应的效率提升计划，以提高其效率。

5. 评估效果：根据执行效率提升计划后的结果，重新计算每个企业的效率水平。

在进行DEA交叉效率模型代码的实现时，需要使用一些统计软件进行计算，例如MATLAB、SPSS等。同时，计算效率的方式也有多种，可以采用CCR模型、BCC模型等。在具体实现中，还需要注意数据的准确性和完整性，以及模型选择和使用方法的准确性。

相关问题

matlab做DEA仁慈型交叉效率模型

DEA（Data Envelopment Analysis）是一种常用的效率评价方法，而DEA的仁慈型交叉效率模型则是DEA的一种扩展，主要用于考虑评价对象之间的相互影响。在Matlab中，你可以使用DEA工具箱来实现DEA和仁慈型交叉效率模型的计算。

首先，你需要安装Matlab中的DEA工具箱。可以在Matlab的官方网站或其他第三方网站上找到并下载安装DEA工具箱。

一旦安装完成，你可以按照以下步骤在Matlab中进行DEA仁慈型交叉效率模型的计算：

1. 准备输入数据和输出数据：根据你的研究目的，准备好输入数据和输出数据。输入数据是用于决策的资源，输出数据是通过这些资源获得的结果。

2. 导入数据：使用Matlab的文件导入功能将准备好的数据导入到Matlab的工作空间中。

3. 构建DEA模型：使用DEA工具箱中的函数构建DEA模型。你可以根据自己的需求选择不同的模型类型和参数设置。

4. 进行DEA计算：使用DEA工具箱中的函数对导入的数据进行DEA计算。这将生成各个评价对象的效率得分和仁慈型交叉效率模型的结果。

5. 分析和可视化结果：根据计算结果，你可以进行进一步的分析和可视化操作，以便更好地理解和解释数据。

请注意，以上步骤只是一个简要的概述，具体的实现方法可能会根据你的数据和研究目的而有所不同。你可以参考DEA工具箱的文档和示例代码，以及其他相关的学术文献来获得更详细的指导和帮助。

超效率DEA模型GML代码

好的，下面是一个基于Python的GML（Global Measure of Local Inefficiency）方法的超效率DEA模型代码，需要使用DEAP库进行求解：

import numpy as np
from deap import base, creator, tools

# 定义问题
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", np.ndarray, fitness=creator.FitnessMin)

def efficiency(individual, inputs, outputs):
    """计算个体的效率"""
    weights = tuple(individual)
    # 计算每个输入输出的最小值和最大值
    input_mins = np.min(inputs, axis=0)
    input_maxs = np.max(inputs, axis=0)
    output_mins = np.min(outputs, axis=0)
    output_maxs = np.max(outputs, axis=0)
    # 计算每个DMU的相对效率
    ratios = []
    for i in range(len(inputs)):
        input_ratios = (inputs[i] - input_mins) / (input_maxs - input_mins)
        output_ratios = (output_mins - outputs[i]) / (output_mins - output_maxs)
        ratio = np.sum(weights * output_ratios) / np.sum(weights * input_ratios)
        ratios.append(ratio)
    # 计算GML
    gml = 0
    for i in range(len(inputs)):
        local_ratios = ratios.copy()
        local_ratios.pop(i)
        gml += max(local_ratios) - ratios[i]
    gml /= len(inputs)
    return gml,

def main():
    # 设置问题参数
    num_inputs = 2
    num_outputs = 2
    num_dmus = 5
    # 生成随机数据
    inputs = np.random.rand(num_dmus, num_inputs)
    outputs = np.random.rand(num_dmus, num_outputs)
    # 创建遗传算法工具箱
    toolbox = base.Toolbox()
    toolbox.register("attr_weights", np.random.uniform, 0, 1, num_inputs + num_outputs)
    toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.attr_weights)
    toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
    toolbox.register("evaluate", efficiency, inputs=inputs, outputs=outputs)
    toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, low=0, up=1, eta=20.0)
    toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, low=0, up=1, eta=20.0, indpb=1.0/(num_inputs+num_outputs))
    toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
    # 设置算法参数
    num_generations = 100
    pop_size = 100
    cx_prob = 0.9
    mut_prob = 1.0 / (num_inputs + num_outputs)
    # 运行遗传算法
    pop = toolbox.population(n=pop_size)
    for gen in range(num_generations):
        offspring = [toolbox.clone(ind) for ind in pop]
        for i in range(1, len(offspring), 2):
            if np.random.rand() < cx_prob:
                toolbox.mate(offspring[i-1], offspring[i])
                del offspring[i-1].fitness.values, offspring[i].fitness.values
        for i in range(len(offspring)):
            if np.random.rand() < mut_prob:
                toolbox.mutate(offspring[i])
                del offspring[i].fitness.values
        invalid_inds = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
        fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_inds)
        for ind, fit in zip(invalid_inds, fitnesses):
            ind.fitness.values = fit
        pop = toolbox.select(pop + offspring, k=pop_size)
    # 输出结果
    pareto_front = tools.sortNondominated(pop, k=len(pop))[0]
    for ind in pareto_front:
        print(f"{ind} -> {ind.fitness.values[0]}")

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码中使用了一个名为`efficiency`的函数来计算个体的效率和GML。在主函数中，我们首先定义了问题的参数（输入、输出、DMU数量）。然后，我们生成了随机的输入和输出数据，并创建了一个遗传算法工具箱。接着，我们设置了算法参数（迭代次数、种群大小、交叉概率、变异概率），并运行遗传算法来寻找最优解。最后，我们输出了所有Pareto最优解的权重和GML值。

请注意，这只是一个简单的例子，实际应用中需要根据具体问题进行调整。