dea中bcc模型用matlab代码

DEA（Data Envelopment Analysis）是一种评估单位效率的方法，可以识别具有最佳绩效的单位，并为其他单位提供改进的建议。BCC（Banker, Charnes, and Cooper）模型是DEA的一种变种，适用于包括投入和产出两个指标的单位效率评估。

需要使用MATLAB代码来实现DEA中的BCC模型。下面是一个简单的示例：

% 假设有n个单位，每个单位有m个输入指标和r个输出指标
n = 10; % 单位个数
m = 3;  % 输入指标数量
r = 2;  % 输出指标数量

% 随机生成单位的输入和输出数据
inputData = rand(n, m); % 输入数据矩阵
outputData = rand(n, r); % 输出数据矩阵

% 构建线性规划模型
model = struct;
model.A = [-inputData, outputData]; % 约束矩阵A
model.b = zeros(n, 1); % 约束向量b
model.lb = zeros(n, 1); % 变量下界向量lb
model.sense = '>'; % 约束符号
model.modelsense = 'max'; % 目标函数求解方向
model.obj = [zeros(m, 1); ones(r, 1)]; % 目标函数向量

% 利用MATLAB的优化工具箱求解线性规划问题
result = gurobi(model); % 使用Gurobi求解线性规划问题，也可以选择其他求解器

% 输出每个单位的效率分数
efficiencyScores = result.x(m+1:end);
fprintf('单位效率分数：\n');
disp(efficiencyScores);

以上代码中的注释已经解释了每个步骤的用途。需要注意的是，这个示例中使用了Gurobi求解线性规划问题，你需要确保已经在MATLAB中安装了Gurobi优化工具箱，并获取了许可证。如果你不想使用Gurobi，可以尝试使用其他的线性规划求解器，如LinProg。

希望以上回答能够帮到你！