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目標(biāo)管理-多目標(biāo)決策分析(參考版)

2025-01-18 00:24本頁面
  

【正文】 DEA方法具有黑箱類型的特色,對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)相對有效性評價獨(dú)具優(yōu)勢。 本章小結(jié) ? 層次分析方法可以將復(fù)雜問題分解為若干層次和若個因素,在各因素之間進(jìn)行簡單比較和計算,就可以得出不同方案重要性的權(quán)重,從而為決策方案的選擇提供依據(jù)。 引 進(jìn) 正 、 負(fù) 偏 差 本章小結(jié) ? 在多目標(biāo)決策問題中,采用目標(biāo)準(zhǔn)則體系將決策總目標(biāo)經(jīng)過逐層分解,形成多層次結(jié)構(gòu)的子目標(biāo)系統(tǒng),使得最低一層子目標(biāo)可以用單一準(zhǔn)則進(jìn)行評價。根據(jù)市場需求情況,決策者確定首要目標(biāo)是確保利潤755萬元,其次是產(chǎn)品 B的產(chǎn)量不得低于目標(biāo)值 650萬件,試對廠家生產(chǎn)作出決策分析。 第五節(jié) 目標(biāo)規(guī)劃方法 ? 例 5- 9 某廠生產(chǎn) A, B兩種型號的產(chǎn)品,需要消耗甲、乙兩種材料,其單位消耗、單位利潤和材料庫存如表 5- 8所示。達(dá)成函數(shù)的一般形式是 m in ( , )kkZ f d d???(四)優(yōu)先因子和權(quán)系數(shù) 目標(biāo)規(guī)劃的模型的一般形式是 第五節(jié) 目標(biāo)規(guī)劃方法 39。原有的約束條件,也可以用引入偏差變量的辦法,將不等式約束變成約束,偏差變量起著松弛變量的作用。 第五節(jié) 目標(biāo)規(guī)劃方法 (二)正負(fù)偏差變量 對每一個目標(biāo)函數(shù)值,分別引入正、負(fù)偏差變量 ,且 , 。引入目標(biāo)的優(yōu)先等級和權(quán)系數(shù),構(gòu)造新的單一的目標(biāo)函數(shù),將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題求解。其基本方法是,對每一個目標(biāo)函數(shù)引進(jìn)一個期望值。 0j0011 1njj????( 1)若 ,則決策單元 規(guī)模收益不變; 0011 1njj????0j定理 設(shè)線性規(guī)劃( Dε )的最優(yōu)解為 θ0, λ 0, s0, s0+ 。 (3)θ01, 決策單元 j0不是 DEA有效,其經(jīng)濟(jì)意義 是,決策單元 j0 的生產(chǎn)活動( x0,y0)既不是技術(shù) 效率最佳,也不是規(guī)模收益最佳。 設(shè)模型( Dε )的最優(yōu)解為 θ0, λ0, s0,s0+ 。 第四節(jié) DEA方法 0j(2)θ0=1,但至少有某個 si00,(i= 1, 2, ┅ , m), 或者至少有某個 sr00,(r= 1, 2, ┅ , p)。如果投入量 x0不能按同 一比例減少,即模型( D′)最優(yōu)值 V D′= θ0=1在單投入和單產(chǎn)出的情況下,決策單元 j0同時技術(shù)有效和規(guī)模有效。 第四節(jié) DEA方法 由 n個決策單元( )的生產(chǎn)活動所描述的生產(chǎn)可能集,滿足公理 1~4是唯一確定的。 ? 第四節(jié) DEA方法 xx?? yy? Tyx ??),(即是說,在原生產(chǎn)活動中,單方面的增加投入 量或者減少產(chǎn)出量,生產(chǎn)活動總是可能的。 第四節(jié) DEA方法 即是說,如果 x1, x2分別以 λ,(1 λ) 加權(quán)和作為投 入量,則 y1,y2以同樣的加權(quán)和作為產(chǎn)出量。 第四節(jié) DEA方法 圖 516 生產(chǎn)函數(shù) x y 第四節(jié) DEA方法 2.生產(chǎn)可能集 生產(chǎn)可能集定義為所有可能的生產(chǎn)活動構(gòu)成的集合,記作 T{x,y}。因此,生產(chǎn)函數(shù)曲線上的點 (x, y)所對應(yīng)的決策單元,從生產(chǎn)函數(shù)的角度看,是處于技術(shù)有效狀態(tài)。 則新決策單元 相對于原來的 n個決策單元來說,是 DEA有效的。 第四節(jié) DEA方法 (五) DEA有效決策單元的構(gòu)造 定義 設(shè) λ 0, s0,s0+,θ0是線性規(guī)劃問題 (Dε )的最優(yōu)解.令 ( 529) 稱 為決策單元 j0對應(yīng)的 (x0 ,y0)在 DEA的 相對有效面上的“投影”。 定理 設(shè) ε 為非阿基米德無窮小,線性規(guī)劃 ( Dε )的最優(yōu)解為 λ0 ,s0,s0+, θ 0 ,有, ( 1)若 = l, 則決策單元 為弱 DEA有效; 0? j( 2)若 = l,并且 = 0, = 0, 則決策單元 為 DEA有效。( )的對偶規(guī)劃為 TeTP?0101m in[ ( ) ].. 0 , ( 1 ) , 0 , 0TTDnjjjnjjjje s e s Vs t x s xy s yj n s s???????????????? ? ? ?????????????? ? ? ? ?????? ?D?( 528) 第四節(jié) DEA方法 利用 ε 帶有的模型( Dε ),容易判斷決策單元 DEA的有效性。 0 0 0 0 0 0 012( , , , ) , , ,Tn ss? ? ? ? ????0 0s ? ? 第四節(jié) DEA方法 定理 決策單元的最優(yōu)效率指標(biāo) VP與投入 指標(biāo)值 xij及產(chǎn)出指標(biāo)值 yij 的量綱選取無關(guān)。 ? ?00 1Tp ?滿足條件 定義 如果線性規(guī)劃 (P)的最優(yōu)解 00,??0j,則稱決策單元 為 DEA有效。 第四節(jié) DEA方法 (投入) ( 產(chǎn)出) (二) C2R 模型及其基本性質(zhì) x11 x12 ┅ x1n x21 x22 ┅ x2n ┇ xm1 xm2 ┅ xmn v1 1 v2 2 vm m y11 y12 ┅ y1n y21 y22 ┅ y2n ┇ yp1 yp2 ┅ xpn u1 1 u2 2 up p 1 2 ┅ n 第四節(jié) DEA方法 ? xij表示第 j個決策單元第 i種投入指標(biāo)的投入量, xij0; ? yrj表示第 j個決策單元第 r種產(chǎn)出指標(biāo)的產(chǎn)出量, yrj 0; ? vi表示第 i種投入指標(biāo)的權(quán)系數(shù), vi≥0; ? ur表示第 r種產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)系數(shù), ur≥0; ? i=1, 2, ┅ , n; j=1, 2, ┅ , p 第四節(jié) DEA方法 對每個決策單元,都定義一個效率評價指標(biāo) 效率指標(biāo) hj表示第 j個決策單元多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出所取得的經(jīng)濟(jì)效率,可以適當(dāng)選擇權(quán)系數(shù) u, v,使得 hj≤1。 ? 在國外, DEA方法已經(jīng)成功地應(yīng)用于銀行、城市、醫(yī)院、學(xué)校及軍事項目等方面效率評價,在對相互之間存在激烈競爭的私營企業(yè)和公司的效率評價中,也顯示出巨大的優(yōu)越性。 第四節(jié) DEA方法 DEA( Data Envelopment Analysis)方法又稱為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,是對多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出的相同類型部門,進(jìn)行相對有效性綜合評價的一種新方法,也是研究多投入多產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)的有力工具。 第三節(jié) 層次分析方法 改善交通環(huán)境 通車 能力 C1 方便 群眾 C2 天橋 a1 地道 a2 搬遷 a3 基建 費(fèi)用 C3 交通 安全 C4 市容 美觀 C5 圖 5- 12 層次結(jié)構(gòu)模型 解: ( 1)建立層次結(jié)構(gòu)模型; 第三節(jié) 層次分析方法 ? (2)以總目標(biāo)為準(zhǔn)則,構(gòu)造判斷矩陣 1 3 5 3 51 / 3 1 3 1 31 / 5 1 / 3 1 1 / 3 31 / 3 1 3 1 31 / 5 1 / 3 1 / 3 1 / 3 1??????????計算判斷矩陣的最大特征值 λ max= 對應(yīng)的特征向量 w=(,)T, 計算= , 第三節(jié) 層次分析方法 同理以 c1, c2, c3, c4, c5為準(zhǔn)則構(gòu)造判斷矩陣,并計算它們的最大特征值及對應(yīng)的特征向量。根據(jù)當(dāng)?shù)氐木唧w條件和有關(guān)情況,專家組擬定 5個目標(biāo)作為對可行方案的評價準(zhǔn)則: ? ; ? ; ? ; ? ; ? 。市政府決定解決這個問題.經(jīng)過有關(guān)專 家會商研究,制定出三個可行方案: ; ; 。在實際計算中,一般按表格形式計算較為簡便。 ? ? 根據(jù)實際情況,用不同方法求解判斷矩陣最大特征值相對應(yīng)的特征向量,經(jīng)過歸一化處理,即得層次單排序權(quán)重向量。這個優(yōu)先權(quán)重記為 于是, AHP方法遞階權(quán)重解析過程的計算 公式為 第三節(jié) 層次分析方法 ? (二) AHP方法的基本步驟 ? ? 將目標(biāo)準(zhǔn)則體系所包含的因素劃分為不同層次,如目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層等,構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)模型。第 k層子目標(biāo)關(guān)于總目標(biāo) G的組合優(yōu)先權(quán)重向量為 第三節(jié) 層次分析方法 ? 或者表示為分量形式 ? 其次,用公式將遞階權(quán)重解析過程表示出來,給出方案層關(guān)于總目標(biāo) G的優(yōu)先權(quán)重向量。第 k層子目標(biāo)關(guān)于總目標(biāo) G的組合優(yōu)先權(quán)重向量為 遞階層次結(jié)構(gòu)模型如圖 511 圖 511 遞階層次結(jié)構(gòu)模型 第三節(jié) 層次分析方法 ??11g ??12g ??11ng? ?
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