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Ranking units in Data Envelopment Analysis with fuzzy data

机译:具有模糊数据的数据包络分析中的排名单位

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摘要

Data Envelopment Analysis (DEA) is a widely applied approach for measuring the relative efficiencies of a set of Decision Making Units (DMUs), which use multiple inputs to produce multiple outputs. In real world problems the data available may be imprecise. With fuzzy inputs and fuzzy outputs, the optimality conditions for the crisp DEA Models need to be clarified and generalized. The corresponding fuzzy linear programming problem is usually solved using some ranking methods for fuzzy sets. The methods of solving fuzzy DEA problems can be categorized into four distinct approaches: tolerance approach, defuzzification approach, alpha-level based approach, and fuzzy ranking approach In this paper, we introduce a new alpha-level based approach and a numerical method for ranking DMUs with fuzzy data.
机译:数据包络分析(DEA)是一种广泛使用的方法,用于测量一组决策单元(DMU)的相对效率,这些决策单元使用多个输入来产生多个输出。在现实世界中,可用数据可能不准确。对于模糊输入和模糊输出,需要澄清和推广清晰DEA模型的最优条件。通常使用一些模糊集的排序方法来解决相应的模糊线性规划问题。解决模糊DEA问题的方法可以分为四种不同的方法:容差方法,去模糊方法,基于alpha级的方法和模糊排名方法在本文中,我们介绍了一种基于alpha级的新方法和一种用于排名的数值方法具有模糊数据的DMU。

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