Benchmarking by an Integrated Data Envelopment Analysis-Artificial Neural Network Algorithm
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس سراسری سیستم های هوشمند
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,608
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS11_244
تاریخ نمایه سازی: 14 مهر 1392
چکیده مقاله:
Data envelopment analysis (DEA) is a nonparametric approach using mathematical models, which evaluates the efficiency in a set of decision making units (DMUs) and offers the benchmarks to the inefficient units to better performance. Artificial neural networks (ANNs) are configured for specific applications, such as pattern recognition, function approximation, data classification and so on in different areas of sciences. In this paper an algorithm is proposed using DEA and ANN for efficiency analysis and benchmarking. One of the important issues, from the managers’ point of view, is to improve the efficiency of the DMUs by altering a given parameter and subsequently finding appropriate benchmark for this DMU. In the four-stage proposed algorithm, first the efficient units are identified by DEA, then the coordination of inputs and outputs related to the efficient DMUs are used for training the ANN in order to establish a correlation among these entities. Managers’ desired inputs are given to the trained ANN, so the outputs are estimated for future. The new set of input-output coordination is applied to DEA in order to analyze the performance and obtaining benchmark to the inefficient DMUs. The proposed algorithm has been incorporated in a banking system. The results of this algorithm provides useful information on the evaluation of DMUs’ efficiency and also benchmarking for the inefficient DMUs, for future periods based on the managers’ desired input values
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Leila Karamali
Department of Mathematics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Azizollah Memariani
Department of Mathematics and Computer Science, University of Economic Sciences, Tehran, Iran
Gholam Reza Jahanshahloo
Department of Mathematics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Mohsen Rostamy-malkhalifeh
Department of Mathematics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, 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 :