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J-GLOBAL ID：202202290299562231   整理番号：22A0564073

データ包絡分析におけるロバスト最適化とその双対性【JST・京大機械翻訳】

Robust optimization and its duality in data envelopment analysis

著者 (5件)： Toloo Mehdi (Department of Business Transformation, Surrey Business School, University of Surrey, Guildford GU2 7XH, United Kingdom) ,  Toloo Mehdi (Department of Systems Engineering, Faculty of Economics, Technical University of Ostrava, Czech Republic) ,  Toloo Mehdi (Department of Operations Management & Business Statistics, College of Economics and Political Science, Sultan Qaboos University, Muscat, Oman) ,  Mensah Emmanuel Kwasi (Department of Economics, University of Insubria, Italy) ,  Salahi Maziar (Department of Applied Mathematics, Faculty of Mathematical Sciences, University of Guilan, Rasht, Iran)
資料名： OMEGA  (OMEGA)
巻： 108  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0485B  ISSN： 0305-0483  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロバストデータ包絡分析(RDEA)は,安定かつ信頼できる性能評価を保証するために,決定-メーキングユニット(DMU)の入力および出力データにおける不確実性のモデリングに用いるDEAベースの保守的アプローチである。文献で提案されたRDEAモデルは,ロバストな効率的なDMUを得る困難さをもたらす線形および従来のDEAモデルにロバスト最適化技術を適用する。この困難を克服するために,本論文では,元の分数DEAモデルからDMUの不確実性に取り組んだ。既存のRDEAモデルの欠陥を克服することができる入力と出力の両方向におけるロバスト分数DEA(RFDEA)モデルを提案した。分数DEAの線形化モデルをさらに用いて,データの p観的および楽観的見解から双対性関係を確立した。著者らは,乗数モデルの最初の最悪が包絡モデルの2つの最良と等価であることを示した。さらに,入力および出力指向DEAモデルにおけるロバスト効率は,従来のRDEAモデルの場合ではない新しいアプローチにおいて,まだ等価であることを示した。最後に,ヨーロッパにおける最大の空港の研究を提示し,提案モデルの有効性を説明した。提案したRDEAは不確実な環境下で効果的な管理評価戦略を提供することが分かった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 効率 ,  *双対性 ,  不確実性 ,  保全 ,  空港 ,  モデリング ,  *データ解析 ,  ヨーロッパ ,  線形性 ,  *エンベロープ ,  有効性 ,  *ロバスト性 ,  性能評価
準シソーラス用語： *データ包絡分析 ,  線形化 ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ包絡分析 ,  ロバストなDEA ,  ロバストなDEAにおける双対性 ,  効率測定における不確実性 ,  ヨーロッパの空港

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ包絡分析 ,  ロバスト最適化 ,  双対性