多输入多输出问题效率关键影响因素的灰色关联分析

本文档标题为《论文研究：多输入多输出问题效率的影响因素分析方法》，发表于2007年3月的《系统工程理论与实践》第3期，文章编号为100026788(2007)0320161205。作者李洪伟、杨印生和周德群分别来自山东科技大学经济管理学院、吉林大学生物与农业工程学院和南京航空航天大学经济与管理学院。研究的核心议题是多输入多输出（MIMO）问题的效率分析。 在当今信息技术和管理学领域，多输入多输出问题处理效率的重要性日益凸显，尤其是在经济学和运营管理中。MIMO问题通常涉及多个输入变量和多个输出变量，它们之间的关系复杂，对决策制定者来说，理解并优化这些因素对于提升整体系统的性能至关重要。这篇论文旨在探索影响多输入多输出问题效率的关键因素，并提出了一种基于数据包络分析（DEA）和灰色关联度分析的方法来识别这些影响因子。 DEA是一种非参数的绩效评价模型，它通过比较不同组织或项目的相对效率，而不依赖于具体的生产函数形式。论文作者利用DEA效率指标来量化各因素的相对贡献，然后通过灰色关联度分析技术，这是一种定量评估两个变量之间关联程度的方法，来衡量各个影响因素与MIMO问题效率之间的关系强度。灰色关联度分析不受数据分布限制，适用于处理模糊和不完全数据，因此在处理复杂问题时具有优势。 论文的主要目标是通过这种方法挖掘出决定MIMO问题效率的关键驱动因素，以便于管理者能够有针对性地进行控制和优化。作者期望通过实证案例来验证这一方法的有效性和实用性，这意味着他们的研究成果不仅理论上具有价值，而且在实际操作中可以带来显著的效率提升。 整个研究过程中，作者可能考虑了诸如资源分配、技术能力、市场环境、政策法规等潜在的输入和输出变量，以及它们如何相互作用以影响系统的整体效率。通过揭示这些关键因素，论文为改进MIMO问题的决策支持和管理策略提供了理论依据。 总结起来，这篇论文的核心贡献在于提供了一种创新的分析框架，结合DEA和灰色关联度分析，帮助解决多输入多输出问题的效率优化问题，这对于任何处理复杂系统优化的企业或科研机构来说都是有价值的参考资料。