模糊数据包网络分析(Fuzzy Data Envelopment Analysis,FDEA)
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[font id=labTitle]模糊数据包网络分析(Fuzzy Data Envelopment Analysis,FDEA)[/font] :该方法利用模糊集相关理论与方法对系统选型问题中的不确定性与模糊性进行描述和刻画,建立了相应的系统评价指标体系,在对候选系统进行相对有效性评价的基础上,筛选出具有各项性能指标最佳组合并适合企业管理实际需求的ERP系统。该方法利用模糊集相关理论与方法对系统选型问题中的不确定性与模糊性进行描述和刻画,建立了相应的系统评价指标体系,在对候选系统进行相对有效性评价的基础上,筛选出具有各项性能指标最佳组合并适合企业管理实际需求的ERP系统。
  DEA最早由Charnes、Cooper和Rhodesr提出,以解决多个输入输出DMU的相对有效性测量及比较问题,目前已经在系统评价和组织评价领域得到了广泛的应用。Sengupta于1992年提出了模糊DEA理论模型,该模型利用模糊集理论中的相关概念来表示不确定及模糊的数据,并通过传统DEA方法来对其进行求解。
  传统DEA方法所使用的数据都是精确的,是硬(Crisp)模型。事实上,随着系统复杂性的增加,对系统进行精确评价会变得非常困难。实际情况中,决策者通常习惯于使用一些模糊概念来评价某个事物,如质量“很好”、风险水平“高”等。因此,为了评价DMU的绩效,将模糊建模方法与传统数据包络分析相结合是必要的。
  Sengupta首先提出了一种模糊DEA模型,该模型通过在一定程度上允许对模型约束的违反来处理DEA模型中的不确定性问题。近年来,在模糊DEA领域出现了许多不同的方法,例如Kao和Liu利用模糊相对有效性对台湾的大学图书馆进行了评价,Lertworasirikul在模糊环境下利用DEA方法对分销渠道的建模问题进行了研究。
  在模糊DEA模型中,可以有部分或全部输入输出是模糊的。对于部分模糊情形,可以将精确数转换为模糊数来处理。设模糊数用记号“~”表示,考虑具有m个模糊输入\和P个模糊输出的n个DMU的评价及比较问题,为简便起见,模糊输入输出均采用三角模糊数形式表示,一个典型的三角模糊数如图1所示。




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最近更新:2009/8/28 16:02:27
创建者:爬树的小熊猫