DEA

优化模型EDA应用广泛，以下列出5种包含数据包络分析（DEA）的优化算法： 基于DEA的权重向量优化算法 基于DEA的约束优化算法 基于DEA的层次分析优化算法 基于DEA的遗传算法优化算法 基于DEA的模拟退火算法优化算法

DEA-SOLVER 软件是个挺强的数据工具，专门为数据稀缺的场景设计，适合在数据难以获得时进行数据挖掘和预测。它的核心技术是DEA（数据包络），这种方法可以评估多个输入和输出的决策单元相对效率。在企业绩效评估、资源分配优化、供应链管理等方面，DEA-SOLVER 都能发挥大作用，你通过少量数据获得准确预测。它的优点是高效、灵活，还挺好用，不需要复杂编程就能完成数据。如果你是做数据的，遇到数据不多的情况，可以考虑尝试这款工具，效果蛮不错的。

数据包络法（DEA） MATLAB 代码，用于计算方案的相对有效率和各项指标的权重。以下是实现步骤： 数据准备：收集各决策单元（DMUs）的输入与输出数据。 模型构建：使用 线性规划 构建DEA模型，选择适当的输入和输出。 计算效率：运用MATLAB的优化工具求解线性规划，得到每个DMU的效率值。 权重分配：根据计算结果，分析各项指标的权重。 结果分析：输出相对效率和权重结果，进行进一步的决策分析。

清除操作：加载DEA中BCC模型的Matlab代码，经过实际测试验证。

使用MATLAB编写，基于DEA BCC模型的Malmquist分析，详细说明数据输入格式。

基于DEA的效率评估分析PPT课件（MATLAB优化算法案例详解与应用指南）.ppt