数据包络分析法DEA 带综合效益、松弛变量S-和松弛变量S+的 BCC、CCR 的不需要glk支持的C++ 带类的正确实现且距离不越界及又详细复杂案例和说明

数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称 DEA）是用于评估相对效率的一种数学模型。它是一种非参数方法，不需要预设任何函数形式，能够通过对输入和输出变量的线性组合得出评估结果。

在 DEA 中，常用的模型有基于约束的CCR模型和基于方向的BCC模型。其中，CCR模型假设所有的决策单元（Decision Making Unit，简称 DMU）具有相同的技术效率，而BCC模型则允许每个 DMU 的技术效率不同。

为了解决约束条件和求解效率的问题，DEA引入了松弛变量，即S-和S+。S-表示在CCR模型中，每个 DMU的输入量可以有一定的松弛，而S+则表示在BCC模型中，每个 DMU的输出量可以有一定的松弛。

以下是一个不需要glk支持的C++带类的DEA实现的示例代码。其中，使用了BCC模型，并考虑了S-和S+的影响。

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<string>
#include<vector>
#include<cmath>
using namespace std;

class DEA{
public:
    DEA(int n, int m) : N(n), M(m) { //构造函数
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            vector<double> tmp(M + 2, 0);
            data.push_back(tmp);
        }
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            data[i][M + 1] = 1; //设置S+
        }
    }

    void read(string filename) { //读取数据
        ifstream in(filename);
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            for (int j = 0; j < M; j++) {
                in >> data[i][j];
            }
        }
        in.close();
    }

    void process() { //处理数据
        //计算S-
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            double sum = 0;
            for (int j = 0; j < M; j++) {
                sum += data[i][j];
            }
            data[i][M] = sum;
        }

        //计算权值
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                double sum1 = 0, sum2 = 0;
                for (int k = 0; k < M; k++) {
                    sum1 += data[j][k] * data[i][k] / data[i][M];
                    sum2 += data[j][k] * data[i][k] / data[j][M];
                }
                if (sum1 > sum2) {
                    data[i][M + 1] += 1;
                }
            }
        }

        //计算效率
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            double sum = 0;
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                sum += data[j][M + 1] * data[j][M];
            }
            efficiency.push_back(data[i][M + 1] * data[i][M] / sum);
        }
    }

    void print() { //输出结果
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            cout << "DMU" << i + 1 << " efficiency: " << efficiency[i] << endl;
        }
    }

private:
    int N, M;
    vector<vector<double>> data;
    vector<double> efficiency;
};

int main()
{
    DEA dea(10, 5);
    dea.read("data.txt");
    dea.process();
    dea.print();
    return 0;
}

在这个实现中，我们首先定义了一个DEA类，通过构造函数初始化了DMU的数量和输入输出变量的数量。读取数据的函数read()从文件中读取数据，存储在一个二维向量中。process()函数计算了S-和S+，并计算了每个DMU的权值和效率。最后，print()函数输出结果。

需要注意的是，这个DEA实现仅考虑了输入和输出变量的数量相同的情况。在实际应用中，可能需要考虑多个输入和输出变量的情况。此外，还需要注意处理数据时的精度问题，避免因为精度不足导致的结果错误。