传统dea-bcc模型代码

DEA（Data Envelopment Analysis，数据包络分析）是一种经济学效率评估工具，常用于衡量企业在特定生产条件下是否有效利用了其投入资源。BCC（Banker, Charnes, Cooper）模型是DEA模型的一种，它的基本思想是通过构建生产函数的形式来评估相对效率。

BCC模型的代码通常包含以下几个步骤：

1. **导入库**:

import pandas as pd
from pydeap import base, creator, tools
from deap import algorithms

2. **读取数据并初始化**:

# 假设df_data是包含投入产出数据的DataFrame
data = df_data[['inputs', 'outputs']].to_numpy()

3. **定义决策变量和目标函数**:

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

def evaluate(individual):
    # 根据BCC模型计算每个个体（企业）的效率
    efficiency = calculate_efficiency(individual, data)
    return (efficiency,), {}

def calculate_efficiency(inputs, data):
    # 使用DEA算法的具体计算过程
    pass

4. **创建种群、选择和变异操作**:

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, low=0.0, up=1.0) # 创建随机数生成器
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=len(data[0]))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# ... 更多的遗传算法操作，如选择、交叉和变异

5. **运行进化算法**:

pop = toolbox.population(n=N)  # 初始化种群
result = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=CXPB, mutpb=MUTPB, ngen=NGEN, verbose=True)