SBM区间模型下的决策单元效率排序与相似度聚类

在当前的数据包络分析研究领域，当决策单元的输入和输出数据不再是传统的确定性数值，而是转变为区间数形式时，效率评估的方法面临新的挑战。传统的数据包络分析（DEA）依赖于明确的参照集，而在区间数环境下，如何选择合适的参照标准显得尤为重要。本文针对这种非径向非角度的松弛测度模型（SBM），即一种考虑了不确定性因素的模型，提出了一个新颖的观点：将最佳生产状态作为统一的参照基准来衡量决策单元的区间效率。 作者认为，以最佳生产状态作为参照可以使效率排序更为公正和有效，因为它能够更好地反映决策单元的相对优劣，特别是在面对区间数时，这种选择有助于减少主观性和不确定性。在这个基础上，他们引入了区间数相似度理论，这是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，它能够构建模糊相似矩阵，从而为决策单元提供一种基于区间效率的相似度评价。 通过这种方法，作者构建了一种新的决策单元聚类和排序策略，它不仅考虑了决策单元的相对效率，还考虑了它们之间的相似性。这种方法的优势在于能够适应区间数据的特性，为决策分析提供更全面的视角。通过实例分析，研究者展示了他们提出的基于SBM区间模型的决策单元相似度计算方法的有效性和可行性。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种创新的DEA框架，即基于SBM的区间模型来评估和比较决策单元，以及利用区间数相似度进行聚类和排序。这种方法为处理不确定性数据、提高效率评估的精确性提供了有力工具，对于实际应用中的资源配置、绩效评估等问题具有重要的理论和实践意义。在未来的研究中，这可能会推动数据包络分析方法的发展，使其更好地适应复杂且不确定的现实环境。