DEA的Matlab程序数据包络分析.doc

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模型（（PC2R）的MATLAB程序

clear

X=[];%用户输入多指标输入矩阵X

Y=[];%用户输入多指标输出矩阵Y

n=size（X',1）;m=size（X,1）;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（:

i）'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（:

i）'*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

clear

X=[];%用户输入多指标输入矩阵X

Y=[];%用户输入多指标输出矩阵Y

n=size（X',1）;m=size（X,1）;s=size（Y,1）;

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）;UB=[];%变量约束；

LB（n+m+s+1）=-Inf;%-Inf表示下限为负无穷大。

fori=1:

n;

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