Applying MCDEA Models to Rank Decision Making Units with Stochastic Data
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 67
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJIM-13-2_002
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1402
چکیده مقاله:
As a technique based on mathematical programming, Data Envelopment Analysis (DEA) is used for evaluating the efficiency of homogeneous Decision Making Units (DMUs). DEA models need accurate input and output data. In many situations, on the one hand, accurate measurement of inputs and outputs is difficult due to their volatility and complexity. This conflict results in uncertain DEA models. Its main problem is transformation of deterministic equivalent of stochastic model into quadratic programming, time-consuming and complexity and it requires presuppositions. By means of Bi-objective multiple criteria DEA (Bio-MCDEA) model that considers stochastic data, our proposed model reduces some of these problems and facilitates problem solving through presenting primary presupposition and final linear model. The efficiency score of DMUs is determined by applying stochastic Bio- MCDEA model. Eventually, we used the data of seventeen Iranian electricity distribution companies to illustrate the methods developed in the present paper.
کلیدواژه ها:
Data envelopment analysis (DEA) ، Multiple criteria DEA (MCDEA) ، Stochastic Data ، Ranking ، Probability
نویسندگان
A. Ghofran
Department of Mathematics, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
M. Sanei
Department of Mathematics, Islamic Azad University, Tehran-Center Branch, Tehran, Iran
G. Tohidi
Department of Mathematics, Islamic Azad University, tehran-Center Branch, Tehran, Iran.
H. Bevrani
Departments of Statistics, Faculty of Mathematical Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :