DEA的Matlab程序_精品文档Word格式文档下载.doc

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s=size（Y,1）;

A=[-X'

Y'

];

b=zeros（n,1）;

LB=zeros（m+s,1）;

UB=[];

fori=1:

n;

f=[zeros（1,m）-Y（:

i）'

Aeq=[X（:

zeros（1,s）];

beq=1;

w（:

i）=LINPROG（f,A,b,Aeq,beq,LB,UB）;

%解线性规划，得DMU;

的最佳权向量w;

E（i,i）=Y（:

*w（m+1:

m+s,i）;

%求出DMUi的相对效率值Eii

end

w%输出最佳权向量

E%输出相对效率值Eii

Omega=w（1:

m,:

）%输出投入权向量。

mu=w（m+1:

m+s,:

）%输出产出权向量。

模型（DeC2R）的MATLAB程序

X=[];

Y=[];

epsilon=10^-10;

%定义非阿基米德无穷小e=10-10

f=[zeros（1,n）-epsilon*ones（1,m+s）1];

%目标函数的系数矩阵：

l的系数为0,s-,s+的系数为-e×

e,q的系数为1；

A=zeros（1,n+m+s+1）;

b=0;

%<

=约束；

LB=zeros（n+m+s+1,1）;

%变量约束；

LB（n+m+s+1）=-Inf;

%-Inf表示下限为负无穷大。

Aeq=[Xeye（m）zeros（m,s）-X（:

i）

Yzeros（s,m）-eye（s）zeros（s,1）];

beq=[zeros（m,1）

Y（:

i）];

w（:

i）=LINPROG（f,A,b,Aeq,beq,LB,UB）;

%解线性规划，得DMU的最佳权向量w;

end

w%输出最佳权向量

lambda=w（1:

n,:

）%输出l

s_minus=w（n+1:

n+m,:

）%输出s-

s_plus=w（n+m+1:

n+m+s,:

）%输出s+

theta=w（n+m+s+1,:

）%输出q

w=

1.00000.00000.00000.0000

0.00001.00000.00000.0713

0.00000.00001.00000.2495

0.00000.00000.00000.0000

0.00000.00000.000028.5097

1.00001.00001.00000.8553

lambda=

s_minus=

s_plus=

1.0e-005*

0.00000.00100.00370.1474

theta=