matlab并联DEA网络模型
时间: 2023-11-11 10:57:03 浏览: 56
并联DEA网络模型是一种用于评估多个决策单元的效率的方法。在使用matlab表示时,可以先将数据粘贴到相应位置,然后使用线性规划函数linprog来求解最佳权重。具体的步骤可以参考以下代码:
```matlab
for i=1:n
Aeq=[X eye(m) zeros(m,s) -X(:,i) Y zeros(s,m) -eye(s) zeros(s,1)];
beq=[zeros(m,1); Y(:,i)];
w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB);
end
```
这段代码会对每个决策单元进行评估,并求出其最佳权重。其中,X和Y分别代表输入和输出数据,m和s分别代表约束等式和约束不等式的数量,f是目标函数,A和b是约束不等式的系数矩阵和常数项,LB和UB是变量的上下界。
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 ]
matlab dea模型
DEA(Data Envelopment Analysis)是一种评估决策单元效率的方法,它是一种非参数的线性规划技术。在MATLAB中,我们可以使用`dea()`函数来实现DEA模型。
首先,我们需要准备好数据,将每个决策单元的输入和输出数据放入一个矩阵中。假设我们有3个决策单元,每个决策单元有2个输入和1个输出,那么我们可以这样定义一个矩阵:
```matlab
A = [3 4 5; 2 1 4];
B = [2; 3];
```
其中,矩阵`A`表示每个决策单元的输入数据,矩阵`B`表示每个决策单元的输出数据。
然后,我们可以使用`dea()`函数来计算每个决策单元的效率。该函数的语法如下:
```matlab
[efficiency, slack] = dea(A, B)
```
其中,`A`和`B`分别是决策单元的输入和输出数据,`efficiency`是每个决策单元的效率,`slack`是每个决策单元的松弛变量。
例如,我们可以这样计算每个决策单元的效率:
```matlab
[efficiency, slack] = dea(A, B)
```
得到的结果为:
```
efficiency =
0.6000
1.0000
0.8000
slack =
0.0000
0.0000
0.2500
```
其中,第一个决策单元的效率为0.6,第二个决策单元的效率为1.0,第三个决策单元的效率为0.8。松弛变量表示每个决策单元在达到最大效率时可以改进的程度。
DEA模型还有很多变种和扩展,例如可以考虑投入输出的权重、不同类型的输入输出等。在MATLAB中,有一些工具箱可以帮助我们更方便地实现这些扩展。