
مدل جدید تحلیل پوششی دادهها برای تعیین کاراترین واحد تصمیمگیری با درنظرگرفتن دادههای غیردقیق | ||
Advances in Industrial Engineering | ||
Article 1, Volume 49, Issue 2, July 1394, Pages 139-148 PDF (1.1 M) | ||
Document Type: مقاله پژوهشی | ||
DOI: 10.22059/jieng.2015.57053 | ||
Authors | ||
بهلول ابراهیمی1; مرتضی رحمانی* 2; مرتضی خاکزار بفرویی3 | ||
1دانشجوی دکتری مهندسی صنایع پژوهشکدة توسعة تکنولوژی جهاد دانشگاهی شریف | ||
2دانشیار گروه پژوهشی مهندسی صنایع پژوهشکدة توسعة تکنولوژی جهاد دانشگاهی شریف و دانشیار دانشکدة علوم پایه، دانشگاه علم و فرهنگ | ||
3استادیار گروه پژوهشی مهندسی صنایع پژوهشکدة توسعة تکنولوژی جهاد دانشگاهی شریف | ||
Abstract | ||
سهرابی و نالچیگر (1389)، مدل نوین تحلیل پوششی دادهها را برای شناسایی کاراترین واحد تصمیمگیری (DMU) با دادههای غیردقیق ارائه کردند. در این مقاله نشان داده میشود مدل ارائهشده لزوماً قادر به تعیین کاراترین DMU نیست و این مدل بهطورتصادفی یکی از DMUهای کارا را، کاراترین معرفی میکند. همچنین ممکن است مدل ارائهشده برای تعیین کاراترین DMU در حالت بازده به مقیاس متغیر غیرممکن باشد. برای غلبه بر این مشکلات، مدلهای ترکیبی جدیدی ارائه میشود. علاوهبراین، برای تعیین و رتبهبندی سایر DMU های کارا، الگوریتمی پیشنهاد میشود. با بهکارگیری مدل ارائهشده در این پژوهش، فرد تصمیمگیرنده میتواند کاراترین DMU را فقط با حل یک مدل برنامهریزی خطی عدد صحیح پیدا کند. کاربرد مدل پیشنهادی با درنظرگرفتن دادههای غیردقیق هجده تأمینکننده نشان داده میشود. | ||
Keywords | ||
انتخاب تأمینکننده; برنامهریزی خطی عدد صحیح; تحلیل پوششی دادهها (DEA); دادههای غیردقیق; کاراترین DMU | ||
References | ||
1- Charnes, A., Cooper, W. W. and Rhodes, E. (1978). “Measuring the efficiency of decision-making units.” European J. of Operational Research, 2, 429–444.
2- Banker, R. D., Charnes, A. and Cooper, W. W. (1984). “Some models for estimating technical and scale inefficiency in data envelopment analysis.” Management Science, 30, 1078–1092.
3- Andersen, P. and Petersen, N.C. (1993). “A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis.” Management Science, 39, 1261–1294.
4- Sexton, T.R., Silkman, R.H. and Hogan, A.J. (1986). “Data envelopment analysis: critique and extensions, in: R.H. Silkman (Ed.), Measuring Efficiency: An Assessment of Data Envelopment Analysis.” Jossey-Bass, San Francisco, CA, 73–105.
5- Allen, R., Athanassopoulos, A., Dyson, R.G. and Thanassoulis, E. (1997). “Weights restrictions and value judgments in data envelopment analysis: evolution, development and future directions.” Annals of Operations Research, 13–34.
6- Amin, G.R. and Toloo, M. (2007). “Finding the most efficient DMUs in DEA: An improved integrated model.” Computers & Industrial Engineering, 52(2), 71–77.
7- Amin, G.R. (2009). “Comments on finding the most efficient DMUs in DEA: An improved integrated model.” Computers & Industrial Engineering, 56, 1701–1702.
8- Toloo, M. and Nalchigar, S. (2009). “A new integrated DEA model for finding most BCC-efficient DMU.” Applied Mathematical Modelling, 33, 597–604.
9- Foroughi, A.A. (2011). “A new mixed integer linear model for selecting the best decision making units in data envelopment analysis.” Computers & Industrial Engineering, 60, 550–554.
10- Toloo, M. (2012). “On finding the most BCC-efficient DMU: A new integrated MIP–DEA model.” Applied Mathematical Modelling, 36, 5515–5520.
11- Wang, Y.M. and Jiang, P. (2012). “Alternative mixed integer linear programming models for identifying the most efficient decision making unit in data envelopment analysis.” Computers & Industrial Engineering, 62, 546–553.
12- Foroughi, A.A. (2013). “A revised and generalized model with improved discrimination for finding most efficient DMUs in DEA.” Applied Mathematical Modelling, 37, 4067–4074.
13- Cooper, W.W., Park, K.S. and Yu, G. (1999). “IDEA and AR-IDEA: Models for dealing with imprecise data in DEA.” Management Science, 45, 597–607.
14- Sohrabi, B. and Nalchigar, S. (2010). “A new DEA model for finding most efficient DMU with imprecise data.” J. of Industrial Engineering, 44 (1), 63-73.
15- Moheb Alizadeh, H. and Faez, F. (2009). “A Multi Objective Approach to Supplier Evaluation using Multiple Criteria Data Envelopment Analysis (MCDEA).” J. of Industrial Engineering, 43 (1), 67-82.
16- Ghaderi, S.F., Azadeh, M., Mirjalili, M. and Sheikhalishahi, M. (2010). “Assessment Human Resources of Banks Using DEA and Fuzzy DEA Approaches.” J. of Industrial Engineering, 44 (2), 213-228.
17- Ajalli, M. and Safari, H. (2011). “Analysis of the Technical Efficiency of the Decision Making Units Making Use of the Synthetic Model of Performance Predictor Neural Networks, and Data Envelopment Analysis (Case Study: Gas National Co. Of Iran).” J. of Industrial Engineering, 45 (1), 13-29.
18- Najafi, A.A. and Mansouri, S.M. (2013). “Portfolio Selection Problem with Eliminated Correlation between Indices Based on Fundamental Approach.” J. of Industrial Engineering, 47 (2), 229-240.
19- Rezaeian, J. and Asgarinezhad, A. (2014). “Performance Evaluation of Mazandaran Water and Wastewater by Data Envelopment Analysis and Artificial Neural Network.” J. of Industrial Engineering, 48 (2), 201-213.
20- Zhu, J. (2003). “Imprecise data envelopment analysis (IDEA): A review and improvement with an application.” European J. of Operational Research, 144, 513–529.
21- Talluri, S. and Baker, R.C. (2002). “A multi-phase mathematical programming approach for effective supply chain design.” European J. of Operational Research, 141 (3), 544–558. | ||
Statistics Article View: 3,882 PDF Download: 2,522 |