基于理想方案排序法的黑启动方案相对有效性评价

为了简便有效地筛选出合适的电力系统黑启动方案,在改进的数据包络分析模型(DEA)基础之上提出了理想方案排序法(TRIS)。首先构建新的改进DEA模型,分别计算出各个黑启动方案在改进DEA模型所得到公共权重下的效率值,再构造出排队指标值。通过对排队指标值进行排序,即可得出各个黑启动方案的相对有效性排序。该方法保持了原方法计算简便的优点,克服了由于所选非阿基米德无穷小量不同使黑启动方案优劣排序顺序不同的缺点。最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性。

面向高招计划的DEA评价模型构建

为进一步评价四川省高校招生计划的有效性,本文首先简单分析了高校招生计划的背景并且通过四川统计局统计年鉴获得基础数据,利用数据包络分析理论建立C2R模型;其次,通过引入松弛变量和非阿基米德无穷小量来提升模型收敛速度;最后利用MATLAB软件和线性规划理论可以得到所有参数的最优值,以此来分析总结各参数的含义,综合分析现阶段普通高校的招生现状及影响因素.

基于白化值的区间DEA建模

传统数据包络分析要求输入输出数据为精确数,然而在某些实际应用中,区间形式的数据相较于精确数更容易获得.将区间数转化为白化值,并基于传统C^2R模型提出了基于白化值的区间C^2R模型.考虑到决策单元的有效性不易通过基于白化值的区间C^2R模型来判断,因此将非阿基米德无穷小概念引入到上述模型,构建了具有非阿基米德无穷小的区间C^2R模型.此外,还给出了用于判断决策单元有效性的区间目标规划方法:分别通过G_(IC^2R)模型和WG_(IC^2R)模型判断决策单元是否为区间DEA有效与区间弱DEA有效.