基于多目标规划的机会约束DEA模型及应用的任务书.docx

基于多目标规划的机会约束DEA模型及应用的任务书
任务名称：基于多目标规划的机会约束DEA模型及应用
任务描述：
数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）是评估多个输入与输出因素之间效率的一种方法，被广泛用于产业与公司效率分析、绩效评价等方面。然而，现有的DEA模型大多采用线性规划等数学模型，且多数模型只考虑了输入与输出因素之间的关系，未考虑机会约束等其他因素，可能导致评价结果不完全准确。
因此，本任务旨在开发一种基于多目标规划的机会约束DEA模型，并应用于实际产业或公司的效率评价中，以提高评价结果的准确性与可靠性。
任务步骤：
1.调研已有的DEA模型及其应用，分析其缺陷与局限性；
2.分析机会约束对DEA模型的影响，构建基于多目标规划的机会约束DEA模型，并进行数学推导和模型求解；
3.收集产业或公司数据，进行实际评价，并与已有DEA模型和指标进行比较分析，验证该模型的可靠性与效果；
4.提出改进和优化建议，完善模型的优化效果和应用场景。
交付物：
1.任务报告：包括任务目标、研究现状、模型设计、模型求解、实证研究、模型效果分析和优化建议等内容；
2.论文或专利：根据实验结果，撰写论文或申请专利。
任务要求：
1.具有较好的线性规划、多目标规划数学理论基础，具备较强的科研能力和计算机编程能力；
2.具有较强的数据分析和处理能力，熟悉DEA模型及其应用；
3.有实际产业或公司评价经验者优先考虑；
4.具备良好的团队协作能力和写作能力，可按时保质地完成任务。