数据包络分析法DEA 的 C++ 带类的正确实现及详细案例和说明

数据包络分析法(DEA)是一种常用的效率评价方法，用于评估各种多输入多输出(MIMO)系统的效率。在本文中，我们将讨论如何使用C++编程语言和类来正确实现数据包络分析法(DEA)。

首先，我们需要定义一个名为“DEA”的类，该类应该包含以下成员函数和变量：

class DEA {
public:
    DEA(int numInputs, int numOutputs);
    ~DEA();

    void AddData(double* inputs, double* outputs);
    void CalculateEfficiency();
    void PrintResults();

private:
    int mNumInputs;
    int mNumOutputs;
    int mNumObservations;
    double** mInputs;
    double** mOutputs;
    double* mEfficiency;
};

在上面的代码中，我们定义了一个DEA类，该类具有以下成员变量和成员函数：

- `mNumInputs`：输入变量的数量。
- `mNumOutputs`：输出变量的数量。
- `mNumObservations`：观测数据的数量。
- `mInputs`：一个二维数组，其中每行表示一个输入向量。
- `mOutputs`：一个二维数组，其中每行表示一个输出向量。
- `mEfficiency`：一个一维数组，其中每个元素表示对应观测数据的效率。
- `DEA(int numInputs, int numOutputs)`：构造函数，用于初始化DEA类的成员变量。
- `~DEA()`：析构函数，用于释放动态分配的内存。
- `AddData(double* inputs, double* outputs)`：成员函数，用于将新的观测数据添加到DEA类中。
- `CalculateEfficiency()`：成员函数，用于计算每个观测数据的效率。
- `PrintResults()`：成员函数，用于将结果打印到标准输出流中。

接下来，我们需要实现这些成员函数。首先，我们需要在构造函数中动态分配输入和输出数组的内存：

DEA::DEA(int numInputs, int numOutputs)
    : mNumInputs(numInputs), mNumOutputs(numOutputs), mNumObservations(0)
{
    mInputs = new double*[100];
    mOutputs = new double*[100];
    mEfficiency = new double[100];
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        mInputs[i] = new double[numInputs];
        mOutputs[i] = new double[numOutputs];
    }
}

在上面的代码中，我们动态分配了100个观测数据的输入和输出数组的内存。这个数字可以根据需要进行调整。

接下来，我们需要在析构函数中释放动态分配的内存：

DEA::~DEA()
{
    for (int i = 0; i < mNumObservations; i++) {
        delete[] mInputs[i];
        delete[] mOutputs[i];
    }
    delete[] mInputs;
    delete[] mOutputs;
    delete[] mEfficiency;
}

在上面的代码中，我们释放了之前动态分配的内存。

接下来，我们需要实现`AddData()`函数，该函数将新的观测数据添加到DEA类中：

void DEA::AddData(double* inputs, double* outputs)
{
    for (int i = 0; i < mNumInputs; i++) {
        mInputs[mNumObservations][i] = inputs[i];
    }
    for (int i = 0; i < mNumOutputs; i++) {
        mOutputs[mNumObservations][i] = outputs[i];
    }
    mNumObservations++;
}

在上面的代码中，我们将输入和输出向量复制到相应的二维数组中，并增加了观测数据的数量。

接下来，我们需要实现`CalculateEfficiency()`函数，该函数将计算每个观测数据的效率：

void DEA::CalculateEfficiency()
{
    for (int i = 0; i < mNumObservations; i++) {
        double num = 0.0;
        double den = 0.0;
        for (int j = 0; j < mNumObservations; j++) {
            double sumInputs = 0.0;
            double sumOutputs = 0.0;
            for (int k = 0; k < mNumInputs; k++) {
                sumInputs += mInputs[k][j];
            }
            for (int k = 0; k < mNumOutputs; k++) {
                sumOutputs += mOutputs[k][j];
            }
            double dist = 0.0;
            for (int k = 0; k < mNumInputs; k++) {
                dist += pow(mInputs[k][i] - mInputs[k][j], 2);
            }
            for (int k = 0; k < mNumOutputs; k++) {
                dist += pow(mOutputs[k][i] - mOutputs[k][j], 2);
            }
            if (dist > 0.0) {
                double eff = sumOutputs / sumInputs;
                double w = dist / (sumInputs * sumInputs + sumOutputs * sumOutputs);
                num += eff * w;
                den += w;
            }
        }
        mEfficiency[i] = num / den;
    }
}

在上面的代码中，我们使用DEA算法计算每个观测数据的效率，并将结果存储在`mEfficiency`数组中。

最后，我们需要实现`PrintResults()`函数，该函数将结果打印到标准输出流中：

void DEA::PrintResults()
{
    for (int i = 0; i < mNumObservations; i++) {
        std::cout << "Efficiency of observation " << i << ": " << mEfficiency[i] << std::endl;
    }
}

在上面的代码中，我们遍历`mEfficiency`数组，并将结果打印到标准输出流中。

现在，我们已经实现了DEA类的所有成员函数。以下是使用DEA类的示例代码：

int main()
{
    DEA dea(2, 1);
    double inputs[2];
    double outputs[1];
    inputs[0] = 10.0;
    inputs[1] = 20.0;
    outputs[0] = 30.0;
    dea.AddData(inputs, outputs);
    inputs[0] = 20.0;
    inputs[1] = 30.0;
    outputs[0] = 40.0;
    dea.AddData(inputs, outputs);
    dea.CalculateEfficiency();
    dea.PrintResults();
    return 0;
}

在上面的代码中，我们创建了一个2输入1输出的DEA类对象，并添加了两个观测数据。然后，我们计算每个观测数据的效率，并将结果打印到标准输出流中。

这就是如何使用C++编程语言和类正确实现数据包络分析法(DEA)的详细案例和说明。希望这篇文章对你有所帮助！