共享投入的网络dea代码
时间: 2024-01-13 12:00:55 浏览: 31
共享投入的网络dea代码是一种用于计算投入共享情况下的效率分析模型。该模型可以用于评估不同投入共享比例下的生产效率,对于具有相似投入需求但资源有限的多个单位或者企业来说,这种模型可以帮助它们更有效地利用资源,提高整体效率。
网络dea代码主要包括数据输入、处理和输出三个部分。首先,需要输入每个单位或企业的投入和产出数据,以及其之间的关联性。接着,通过数据处理部分对这些输入数据进行处理和分析,得出各个单位或者企业在不同共享投入情况下的效率评估。最后,输出部分将这些效率评估结果展现出来,使得决策者能够根据结果做出相应的调整和决策。
共享投入的网络dea代码为决策者提供了一个更加客观和科学的工具,以便他们在实际应用中更好地管理共享资源,提高整体生产效率。该模型的应用可以进一步推动资源共享和整合,促进资源的优化配置和利用,有利于实现资源节约和高效利用的目标。
总之,共享投入的网络dea代码对于企业和单位之间的资源共享和效率优化具有重要的意义,可以帮助他们在有限的资源条件下更好地实现资源的最大化利用。
相关问题
网络dea模型matlab实现
对于网络DEA模型的Matlab实现,有一篇文章提供了适用于大部分两阶段网络DEA模型的代码。该代码支持多种投入产出结构的任意组合,包括共享投入、额外中间产出和额外中间投入。同时,该代码还支持规模报酬是否可变的调整、两阶段效率权重下限的调整和共享投入分配比例的调整。然而,这段代码的缺陷是只支持共享投入数量为0或1,如果需要设置更多的共享投入,需要自行修改代码或与作者联系。\[1\]\[2\]
此外,还有一种称为C R模型(P2)的Matlab程序可以实现网络DEA模型。用户需要输入多指标输入矩阵X和多指标输出矩阵Y,然后通过解线性规划得到最佳权向量w和DMU的最佳权值。\[3\]
综上所述,有多种方法可以实现网络DEA模型的Matlab代码,具体选择取决于你的需求和数据结构。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [两阶段网路dea模型matlab实现(支持多种投入产出结构任意组合,支持规模报酬是否可变的调整、两阶段效率...](https://blog.csdn.net/zckzss/article/details/115058883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [DEA的Matlab程序(数据包络分析)(最新整理)](https://blog.csdn.net/weixin_42437067/article/details/115834104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
DEA的Python代码
DEA(Data Envelopment Analysis)是一种用于评估相对效率的方法,常用于评估单位或决策单元的绩效。下面是一个简单的DEA的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def dea(data):
# 获取数据的行数和列数
n, m = data.shape
# 初始化权重向量
weights = np.ones(m)
# 构建约束矩阵
A = np.vstack((data.T, -data.T, np.eye(m), -np.eye(m)))
# 构建目标函数系数向量
c = np.hstack((np.zeros(m), np.zeros(m), -weights, weights))
# 构建约束条件
b = np.hstack((np.ones(n), -np.ones(n), np.zeros(m), np.zeros(m)))
# 使用线性规划求解最优权重向量
from scipy.optimize import linprog
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(0, None))
# 提取最优权重向量
optimal_weights = res.x[:m]
return optimal_weights
# 示例数据
data = np.array([[4, 6], [3, 2], [5, 4], [2, 3]])
# 调用DEA函数计算最优权重向量
optimal_weights = dea(data)
print("最优权重向量:", optimal_weights)
```
这段代码实现了一个简单的DEA模型,通过线性规划求解得到最优权重向量。你可以将自己的数据替换示例数据,并根据需要进行修改和扩展。