DEA的Matlab程序.doc

(完整版)DEA的Matlab程序
Matlab程序代码
模型(（PC2R）的MATLAB程序
clear
X=［]； ％用户输入多指标输入矩阵X
Y=[］； %用户输入多指标输出矩阵Y
n=size（X',1）; m=size(X,1)； s=size（Y，1)；
A=［—X’ Y'];
b=zeros(n, 1）;
LB=zeros(m+s，1)； UB=[］;
for i=1:n；
f= [zeros(1,m） -Y（：,i)’]；
Aeq=［X（：，i）’ zeros（1,s）]; beq=1；
w(:，i)=LINPROG（f,A,b，Aeq，beq,LB，UB）； %解线性规划，得DMU；的最佳权向量w；
E（i, i)=Y(:，i)’*w(m+1:m+s,i); ％求出DMUi的相对效率值Eii
end
w ％输出最佳权向量
E ％输出相对效率值Eii
Omega=w(1:m，：) %输出投入权向量。
mu=w（m+1:m+s,：） %输出产出权向量.

模型（DeC2R)的MATLAB程序
clear
X=[］； %用户输入多指标输入矩阵X
Y=[]； ％用户输入多指标输出矩阵Y
n=size(X’,1）； m=size(X，1)； s=size(Y，1）；
epsilon=10^—10； ％定义非阿基米德无穷小e=10-10
f=［zeros（1，n) —epsilon＊ones（1，m+s） 1]； %目标函数的系数矩阵：l的系数为0，s-,s+的系数为-e×e，q的系数为1；
A=zeros（1，n+m+s+1); b=0; %<=约束；
LB=zeros(n+m+s+1,1）; UB=［]； ％变量约束；
LB（n+m+s+1）= —Inf; ％—Inf表示下限为负无穷大。
for i=1：n；
Aeq=［X eye(m） zeros(m,s) -X(:,i)
Y zeros（s，m) -eye（s) zeros（s,1）]；
beq=［zeros（m, 1 ）
Y（:，i）］；
w（:,i）=LINPROG （f,A，b，Aeq，beq，LB,UB); %解线性规划，得DMU的最佳权向量w；
end
w ％输出最佳权向量
lambda=w（1：n，:） %输出l
s_minus=w（n+1:n+m，：） %输出s-
s_plus=w(n+m+1：n+m+s，：) %输出s+
theta=w(n+m+s+1,：) ％输出q