数据包络解决多目标决策

资 源 简 介

数据包络解决多目标决策

详 情 说 明

数据包络分析（DEA）是一种用于评估决策单元（DMU）效率的非参数方法，尤其适用于多目标决策问题。它通过线性规划技术，比较不同DMU之间的相对效率，为决策者提供优化方向。

### 核心思路 投入与产出指标：明确决策单元的输入（如成本、时间）和输出（如收益、质量），构建评价体系。 效率前沿面：DEA通过数学规划确定最优效率边界，落在此边界上的DMU被视为有效，其余则存在改进空间。 权重灵活性：与传统方法不同，DEA允许每个DMU自动选择对其最有利的权重，避免主观偏差。

### 适用场景 资源分配优化（如医院、学校效率评估） 供应链绩效对比 多目标权衡（如经济性与环保性）

对于初学者，理解DEA的关键在于抓住其“相对效率”的核心思想，以及如何通过线性规划实现目标权重的动态调整。注释完善的程序通常能帮助快速掌握建模步骤，如数据标准化、模型选择（CCR/BCC）及结果解读。