文献

J-GLOBAL ID：201902259276495175   整理番号：19A0443421

望ましくない出力を持つ意思決定単位をランク付けするための重みの共通集合:二重フロンティアデータ包絡分析アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Common Set of Weights for Ranking Decision-Making Units with Undesirable Outputs: A Double Frontiers Data Envelopment Analysis Approach

著者 (7件)： Chen Lei (Decision Science Institute, School of Economics & Management, Fuzhou University, Fuzhou 350116, P. R. China) ,  Chen Lei (College of Business, University of Southern Mississippi, Hattiesburg, MS 39406, United States) ,  Wu Fei-Mei (School of Economics and Management, Minjiang University, Fuzhou 350108, P. R. China) ,  Feng Feng (Institute of Quantitative & Technical Economics, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732, P. R. China) ,  Lai Fujun (College of Business, University of Southern Mississippi, Hattiesburg, MS 39406, United States) ,  Lai Fujun (Research Center for Smarter Supply Chain, School of Business, Soochow University, Suzhou 215012, P. R. China) ,  Wang Ying-Ming (Decision Science Institute, School of Economics & Management, Fuzhou University, Fuzhou 350116, P. R. China)
資料名： Asia-Pacific Journal of Operational Research  (Asia-Pacific Journal of Operational Research)
巻： 35  号： 6  ページ： 1850039  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2074A  ISSN： 0217-5959  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来のデータ包絡分析(DEA)法のMajor欠点は,柔軟な方法で最適重みを選択し,効率的な意思決定ユニットのための適切な識別力を欠き,望ましい出力だけを考慮することを含んでいる。グローバル効率最適化の概念を導入することによって,本研究は,楽観的および悲観的視点の両方からすべての意思決定ユニットを評価するために,望ましくない出力を有する二重フロンティアDEAアプローチを提案した。ユニークな最適解に対して,個々の効率最適化のための妥協モデルを二次目標として開発した。最後に,例証として,モデルを中国の地域経済のエネルギー効率を評価するために適用した。結果は,提案した手法が識別力を改善し,望ましい出力と望ましくない出力の両方が存在する場合に公平な結果を得ることができることを示した。Copyright 2019 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地域経済 ,  エネルギー効率 ,  *意思決定 ,  *等級づけ
準シソーラス用語： 最適解 ,  効率最適化 ,  Major ,  *データ包絡分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ包絡分析 ,  グローバル効率 ,  個々の効率 ,  妥協モデル ,  中国経済

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 意思決定 ,  ランク付け ,  データ包絡分析