交叉DEA模型的MATLAB代码

资 源 简 介

交叉DEA模型的MATLAB代码

详 情 说 明

交叉DEA模型是传统数据包络分析(DEA)的重要改进版本。与常规DEA方法相比，它通过交叉比较决策单元的方式，有效解决了传统模型可能出现的"所有决策单元都被评估为有效率"的不合理情况。这种改进使得效率评估结果更加客观可靠。

在MATLAB实现中，交叉DEA模型的核心在于构建交叉比较矩阵。算法会系统地让每个决策单元不作为参考集的一部分来进行评估，这样就强制产生了效率差异。这种设计确保了至少会识别出相对低效的单元，避免了传统DEA可能出现的"全体有效率"的无效结论。

模型实现过程主要包含三个关键步骤：首先是数据预处理，确保所有输入输出指标方向一致；然后是构建线性规划问题，这里需要特别注意约束条件的交叉设置；最后是结果解析，通常会输出每个决策单元在交叉评估环境下的效率得分。

相比传统DEA，交叉DEA在MATLAB中的计算量会有所增加，因为它需要进行多次交叉比较。但现代的优化算法和MATLAB的高效线性规划求解器使这种计算负担变得可以接受。该模型特别适合需要区分高效和低效单元的管理决策场景，如医院绩效评估、银行分支机构效率比较等应用领域。