تعیین هدف در فناوری‌های تولید با فرآیندهای چند جزئی

نویسندگان

  • نسیم نصرآبادی گروه ریاضی، دانشکده علوم ریاضی و آمار، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران نویسنده https://orcid.org/0000-0002-0118-0619

کلمات کلیدی:

پارتو بهینه, تحدب, نقطه تصویر, نزدیک ترین الگو

چکیده

در این مقاله، ما فناوری‌های تولید غیرپارامتری با فرآیندهای تولید چند جزئی را در نظر می‌گیریم، که در آن هر جزء از ورودی‌های خاص و مشترک برای تولید خروجی‌های خاص و مشترک استفاده می‌کند. با بررسی مسئله تعیین هدف در این فناوری‌ها، نشان می‌دهیم که چگونه می‌توان با استفاده از مدل‌های تحلیل پوششی پایه و تحلیل پوششی داده‌های ضریب‌دار، معیارهای کارآمدی را برای واحدهای ناکارآمد در فناوری‌های تولید چند جزئی به دست آورد. علاوه بر این، ما مرز کارآمدی فناوری چند جزئی را فرموله می‌کنیم و یک مدل بهینه‌سازی عدد صحیح مختلط را توسعه می‌دهیم که نزدیک‌ترین اهداف را برای هر فعالیت ناکارآمد به دست می‌آورد. مدل‌های پیشنهادی در نهایت بر روی یک مجموعه داده واقعی شامل 102 دانشگاه دولتی در بریتانیا نشان داده می‌شوند.

مراجع

Aparicio, J., & Monge, J. F. (2022). The generalized range adjusted measure in data envelopment analysis: properties, computational aspects and duality. European Journal of Operational Research, 302(2), 621-632.

Aparicio, J., Ruiz, J. L., & Sirvent, I. (2007). Closest targets and minimum distance to the Pareto-efficient frontier in DEA. Journal of productivity analysis, 28(3), 209-218.

Beasley, J. E. (1995). Determining teaching and research efficiencies. Journal of the operational research society, 46(4), 441-452.

Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.

Cherchye, L., De Rock, B., & Walheer, B. (2016). Multi-output profit efficiency and directional distance functions. Omega, 61, 100-109.

Cherchye, L., Rock, B. D., Dierynck, B., Roodhooft, F., & Sabbe, J. (2013). Opening the “black box” of efficiency measurement: Input allocation in multioutput settings. Operations Research, 61(5), 1148-1165.

Cook, W. D., & Green, R. H. (2004). Multicomponent efficiency measurement and core business identification in multiplant firms: A DEA model. European Journal of Operational Research, 157(3), 540-551.

Cook, W. D., & Hababou, M. (2001). Sale performance measurement in bank branches. Omega 29(4), 299-307.

Cook, W. D., Hababou, M., & Tuenter, H. J. (2000). Multicomponent efficiency measurement and shared inputs in data envelopment analysis: an application to sales and service performance in bank branches. Journal of productivity Analysis, 14(3), 209-224.

Cook, W. D., & Zhu, J. (2006). Incorporating multi-process performance standards into the DEA framework. Operations Research, 54(4), 656-665.

Cook, W. D., & Zhu, J. (2011). Multiple variable proportionality in data envelopment analysis. Operations Research, 59(4), 1024-1032.

Cook, W. D., Ruiz, J. L., Sirvent, I., & Zhu, J. (2017). Within-group common benchmarking using DEA. European Journal of Operational Research, 256(3), 901-910.

Dehnokhalaji, A., & Soltani, N. (2019). Gradual efficiency improvement through a sequence of targets. Journal of the Operational Research Society, 70(12), 2143-2152.

Ding, J., Feng, C., Bi, G., Liang, L., & Khan, M. R. (2015). Cone ratio models with shared resources and nontransparent allocation parameters in network DEA. Journal of Productivity Analysis, 44(2), 137-155.

Ghahraman, A., & Prior, D. (2016). A learning ladder toward efficiency: Proposing network-based stepwise benchmark selection. Omega, 63, 83-93.

Guevel, H. P., Ramón, N., & Aparicio, J. (2025). Benchmarking in data envelopment analysis: Balanced efforts to achieve realistic targets. Annals of Operations Research, 351(2), 1403-1426.

Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the royal statistical society series a: statistics in society, 120(3), 253-281.

Kao, C. (2014). Network data envelopment analysis: A review. European Journal of Operational research, 239(1), 1-16.

Lozano, S., & Villa, G. (2005). Determining a sequence of targets in DEA. Journal of the Operational Research Society, 56(12), 1439-1447.

Lozano, S., & Villa, G. (2010). Gradual technical and scale efficiency improvement in DEA. Annals of Operations Research, 173(1), 123-136.

Lozano, S., & Calzada-Infante, L. (2018). Computing gradient-based stepwise benchmarking paths. Omega, 81, 195-207.

Monge, J. F., & Ruiz, J. L. (2023). Setting closer targets based on non-dominated convex combinations of Pareto-efficient units: A bi-level linear programming approach in Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 311(3), 1084-1096.

Nasrabadi, N. (2019). A sequence of targets toward a common best practice frontier in DEA. Journal of Industrial Engineering International, 15(4), 695-707.

Nasrabadi, N., Dehnokhalaji, A., Korhonen, P., & Wallenius, J. (2019). A stepwise benchmarking approach to DEA with interval scale data. Journal of the Operational Research Society, 70(6), 954-961.

Olesen, O. B., Petersen, N. C., & Podinovski, V. V. (2022). Scale characteristics of variable returns-to-scale production technologies with ratio inputs and outputs. Annals of Operations Research. 318(1), 383-423.

Papaioannou, G., & Podinovski, V. V. (2023). Multicomponent production technologies with restricted allocations of shared inputs and outputs. European Journal of Operational Research, 308(1), 274-289.

Papaioannou, G., & Podinovski, V. V. (2025). Free disposal hull models of multicomponent technologies. Annals of Operations Research, 351(2), 1559-1587.

Podinovski, V. V. (2022). Variable and constant returns-to-scale production technologies with component processes. Operations Research, 70(2), 1238-1258.

Podinovski, V. V., Olesen, O. B., & Sarrico, C. S. (2018). Nonparametric production technologies with multiple component processes. Operations Research, 66(1), 282-300.

Ramón, N., Ruiz, J. L., & Sirvent, I. (2018). Two-step benchmarking: Setting more realistically achievable targets in DEA. Expert Systems with Applications, 92, 124-131.

Rostamzadeh, R., Akbarian, O., Banaitis, A., & Soltani, Z. (2021). Application of DEA in benchmarking: a systematic literature review from 2003–2020. Technological and Economic Development of Economy, 27(1), 175-222.

Ruiz, J. L., Segura, J. V., & Sirvent, I. (2015). Benchmarking and target setting with expert preferences: An application to the evaluation of educational performance of Spanish universities. European Journal of Operational Research, 242(2), 594-605.

Ruiz, J. L., & Sirvent, I. (2016). Common benchmarking and ranking of units with DEA. Omega, 65, 1-9.

Soltani, N., & Lozano, S. (2020). Interactive multiobjective DEA target setting using lexicographic DDF. RAIRO-Operations Research, 54(6), 1703-1722.

Walheer, B. (2018). Disaggregation of the cost Malmquist productivity index with joint and output-specific inputs. Omega, 75, 1-12.

Zhu, Q., Aparicio, J., Li, F., Wu, J., & Kou, G. (2022). Determining closest targets on the extended facet production possibility set in data envelopment analysis: modeling and computational aspects. European Journal of Operational Research, 296(3), 927-939.

دانلود

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

ارجاع به مقاله

نصرآبادی ن. (1404). تعیین هدف در فناوری‌های تولید با فرآیندهای چند جزئی. علم تصمیم گیری و سیستم های هوشمند، 2(5)، 1-20. https://dsisj.com/index.php/dsisj/article/view/77

مقالات مشابه

1-10 از 13

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.