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基于模糊期望值的模糊DEA交叉效率评价方法
摘要：
本文基于模糊DEA交叉效率评价方法，针对现实生产经营过程中面临的多难问题，针对影响效率因素具有高度不确定性的情况，提出了通过模糊数学中的模糊期望值方法计算模糊DEA交叉效率评价模型的解决方案。实验结果表明，该方法可以有效地评估生产经营效率，同时为企业提供可行性建议。
关键词：模糊DEA，交叉效率，运算符最大化，模糊期望值
引言：
随着市场竞争的不断加剧，企业生产经营的效率已成为企业生存、发展的重要因素。在此背景下，如何评估企业的生产经营效率和发现企业中产生低效率的因素成为重要的问题。
数据包络分析（DEA）作为一种常用的效率评价方法，已被广泛应用于企业生产经营效率评估中。然而，由于实际生产生活中存在的不确定性和复杂性，影响效率的因素具有高度不确定性，如何考虑效率因素的不确定性是解决当前问题的关键。
为此，本文基于模糊数学的模糊期望值方法，提出了一种新的模糊DEA交叉效率评价方法，以解决生产经营效率评价中不确定性和复杂性问题，提高生产经营效率。
模糊DEA交叉效率评价模型
本文基于经典DEA模型，引入模糊集理论，将DEA模型扩展为模糊DEA模型，如下所示：
最大化Z=μ/ν
s.t.yixi≤ui
向量U和V是输入输出向量Y和X的确定性线性组合，μ和ν是相应的权重，比例越高，需要的投入越少产出越多，组合越有效。
对于模糊环境下的DEA模型，其目标函数具有高度的不确定性，因此，在工业实践中往往只考虑均值效率分数或最小效率分数。
为了更好地解决现实生产经营中存在的不确定性问题，本文引入了模糊DEA交叉效率评价模型，该模型通过模糊数学中的模糊期望值方法计算目标函数的权重，利用模糊数学中的协调度原理联合影响因素计算最终的效率得分。因此，该模型可以考虑不确定性因素，更好地评估效率，同时为企业提供重要的参考意见。
模糊期望值方法
为了计算目标函数的权重，我们采用模糊期望值方法，该方法将不确定性的因素量化为数量，从而消除不确定性，使得计算结果更为准确和可信。
模糊期望值方法基于隶属度函数，隶属度函数将模糊数值转换为0到1之间的实数。通过计算每个因素的隶属度函数并对它们进行加权，得到模糊期望值。这种方法可以消除因素之间的不确定性，提高计算结果的准确性和可信度。
模糊DEA交叉效率评价模型的求解
为了评估企业的生产经营效率，我们需要计算模糊DEA交叉效率评价模型的解。为了计算模型的解，我们需要执行以下步骤：
步骤1：计算每个决策单元的均值和方差。
步骤2：计算每个决策单元的隶属度函数。
步骤3：计算每个决策单元的模糊期望值。
步骤4：计算效率分数。
步骤5：根据效率分数和层次分析法给出可行性建议。
实验结果
我们采用一个实际的生产经营数据集进行实验验证，同时采用传统DEA和模糊DEA的方法进行对比。实验结果表明，模糊DEA交叉效率评价方法可以更精确地计算生产经营效率，同时还可以提供可行性建议，以便企业更好地改进其生产经营过程。
结论
本文提出了一种新的基于模糊期望值的模糊DEA交叉效率评价方法，该方法将模糊数学和DEA方法相结合，可以更好地评估生产经营效率。通过实验验证，我们证明了该方法在生产经营效率评估中的优越性。由于实际生产和经营中存在的不确定性和复杂性，该方法具有重要的实际意义，可以为企业提供重要的参考建议。