MATLAB DEA-BCC/CCR多目标多属性决策分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现经典数据包络分析（DEA）的BCC和CCR模型，支持多目标决策与多属性综合评估，可自动计算决策单元的相对效率值，适用于效率分析与资源优化场景。

详 情 说 明

基于DEA-BCC/CCR模型的多目标多属性决策分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于数据包络分析(DEA)的多目标多属性决策分析系统。系统集成了经典的BCC和CCR模型，能够对多个决策单元进行效率评估，支持多目标优化和多属性决策分析，为决策者提供科学的效率评价和优化建议。

功能特性

• 经典DEA模型实现：完整支持BCC（可变规模报酬）和CCR（固定规模报酬）两种经典模型
• 多目标决策分析：可同时评估多个效率指标，实现综合效率评价
• 多属性决策整合：结合多个决策属性进行加权综合评估
• 自动化效率计算：自动计算各决策单元的相对效率值（0-1范围）
• 深度分析报告：提供效率前沿分析、敏感性分析、松弛变量分析等专业报告
• 可视化展示：生成效率排名图、效率前沿面、优化建议等可视化结果

使用方法

数据准备

准备决策单元数据集，包含：

• 输入指标数据（负向指标，如资源消耗量）
• 输出指标数据（正向指标，如产出效益）

参数配置

设置分析参数：

• 选择DEA模型类型（BCC或CCR）
• 配置权重约束条件
• 设置规模报酬假设
• 定义决策属性权重向量

运行分析

执行主程序，系统将自动完成：

1. 数据预处理和验证
2. 线性规划求解效率值
3. 多属性决策综合评分计算
4. 生成分析报告和可视化结果

结果解读

查看输出的各项结果：

• 效率值矩阵和排名报告
• 非有效单元的改进目标和参考标杆
• 输入输出的改进空间量化分析
• 效率前沿可视化图示
• 敏感性分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Optimization Toolbox（用于线性规划求解）
• 足够的内存空间处理大规模决策单元数据

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，整合了数据包络分析的核心算法与多属性决策功能，实现了从数据输入、模型求解到结果输出的完整流程。该文件包含DEA模型计算、效率值求解、参考集识别、松弛变量分析等核心模块，并负责协调各组件工作以生成最终的综合分析报告与可视化图表。