1. 毕业设计（论文）主要目标：
在充分学习了DEA的基础上，研究将传统的DEA模型转化为输入输出指标均为区间数的不确定DEA模型，并从以下两种角度研究其效率评价问题：(1)不考虑区间数据的分布，引入调节参数α，将区间数据转化确定数据；(2)考虑区间数据的分布特征。从线性均匀分布角度，构建带有区间数据的DEA评价模型。阐述了DEA方法的优缺点及应用，并对区间DEA的发展提出进一步的构想。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
传统的DEA模型只能处理投入产出均为确定型的数据，而在实际复杂效率评价中，投入产出变量常为区间数据，传统的做法是考虑区间的上限与下限，许多学者常构建上下限的模型进行评价，势必导致一些重要信息的缺失。本研究试图克服这种缺陷，通过以下两种角度研究带有区间数据的投入产出效率评价问题:
一、不考虑区间数据的分布，引入调节参数α，将区间数据转化确定数据。通过优化的方法获取投入产出的绩效评价值，这种方法的优点是能够更全面考虑区间整体信息，同时也有利于改善非有效决策单元。
二、考虑区间数据的分布特征。根据刘宝碇提出的不确定理论，从线性均匀分布角度出发，构建带有区间数据的 DEA 评价模型: 线性均匀分布模型: 根据不确定优化理论，将线性均匀分布的 DEA 不确定评价模型转化为确定型非线性 DEA 评价模型，进而转化为确定型线性 DEA 评价模型。这种分布转化为确定型优化模型的优点在于: 进一步降低了模型优化求解的计算成本，能够获得不确定模型的优化解。
3. 主要参考文献
[1]Charnes A, Cooper W W, Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European journal of operational research, 1978, 2(6): 429-444.
[2]陆凯,聂成龙. 数据包络分析法在维修保障效率分析中的应用[J]. 现代防御技术,2017,(01):167-172
[3]李俊杰. 安徽省上市企业创新绩效研究——基于DEA分析的视角[J]. 赤峰学院学报(自然科学版),2016,(24):78-80.
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