データ包絡分析における特徴選択:数学的最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Benitez-Pena Sandra; Bogetoft Peter; Morales Dolores Romero

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203606894514 整理番号：22P0117085

データ包絡分析における特徴選択:数学的最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection in Data Envelopment Analysis: A Mathematical Optimization approach

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2020年02月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,データ包絡分析(DEA)における特徴(入力と出力)選択に対する統合的手法を提案した。DEAモデルは,特徴の選択をモデリングするゼロ1決定変数で濃縮され,混合整数線形計画法定式化を与える。この単一モデルアプローチは,実世界アプリケーションから望ましい特性を組み込むための制約と同様に異なる目的関数を扱うことができる。この手法を配電系統運用者(DSO)のベンチマーキングで例証した。数値結果は,そのコストと性質のモデリングだけでなく,特徴の数の選択を作って,ユーザに提供する単一モデルアプローチの利点を強調する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

資材管理 , その他のオペレーションズリサーチの手法 , 電力工学・電力事業一般 , 論理代数 , 風力発電

, , ,

前のページに戻る