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具有并行计算设计的SBM-DEA模型,用于大数据环境下的环境效率评估:交通系统应用。 (英语) Zbl 1412.90062号

摘要:在大数据背景下,决策者通常面临使用数据包络分析(DEA)方法评估大量决策单元(DMU)的环境效率的问题。然而,当数据集非常大时,传统DEA计算过程的标准实现将耗费大量时间。为了消除DEA应用于大数据的这种局限性,首先,考虑到不期望的输出和可变规模收益(VRS),对基于松弛度的度量(SBM)模型进行了扩展柴电动车组环境效率评估的假设。然后,提出了一种由两种算法组成的方法,用于决策单元数量较大时的环境效率评估。DMU集合被划分为子集,这一技术有助于并行计算机制的应用。算法1可用于识别任何DMU集合中的环保型DMU。此外,算法2(并行计算算法)显示了如何并行使用所提出的模型和算法1来计算所有DMU的环境效率。仿真结果表明,与使用传统计算过程相比,并行计算设计在使用大数据集完成环境效率评估任务时有助于显著减少计算时间。最后,将该方法应用于交通系统的环境效率分析。

MSC公司:

90B50型 管理决策,包括多个目标
62-07 数据分析(统计)(MSC2010)

软件:

美国缉毒局
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全文: 内政部

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