چکیده:
در این مقاله، دربارۀ مدل تحلیل پوششی دادههای شبکهای ترکیبی ناهمگن برای اندازهگیری کارآیی واحدهای تصمیمگیری با فرض ساختار باز در هر مرحله، ارتباطات بین لایهای و عدم قطعیت در ورودیها، خروجیها و محصولات میانی بحث و مدل استوار آن ارائه شده است. برای نشاندادن کاربرد عملی مدلهای پیشنهادی، کارایی باغهای پستۀ شهرستانهای استان یزد بررسی و نتایج بهدستآمده از آن با مدلهای سنتی مقایسه شده است. باتوجهبه سختگیرانهترشدن محدودیتها در مدلهای پیشنهادی و کاهش میانگین سطوح کارآیی در این مدلها، تعداد واحدهای روی مرز کارآیی کمتر میشود و درنتیجه نیازی به استفاده از مدلهای ابر کارا برای ارزیابی مجدد واحدهای کارا نیست. بهعبارتی، قدرت تفکیکپذیری مدلهای پیشنهادی در محاسبۀ کارآیی کل واحدهای تصمیمگیری و فرآیندهای تشکیلدهندۀ آنها ارتقا یافته است. این نتایج میتواند فهم دقیقتری از عملکرد اجزای واحدهای تصمیمگیری برای مدیران فراهم آورد.
Purpose: This paper aims to develop a non-homogeneous NDEA model for measuring the efficiency of a mixed network with an open structure at each stage, interlayer connections, and uncertainties in inputs, outputs, and intermediate processes. Design/methodology/approach: To model the problem, a new model has been proposed first to determine the efficiency of each layer, based on the average weight of the layers. Then, the model has been developed to calculate the total efficiency. The Bertismas and Sim approach has been used to consider the uncertainty of inputs, outputs, and intermediate processes. Pistachio orchards in Yazd province have been selected as a case study, and relevant data of 10 cities in the Yazd province has been collected from the Agricultural Jihad Organization of Yazd province. Findings: The results indicated that with increasing the deviation in uncertain network data from 0.01 to 0.1, the average total efficiency decreased from 0.933 to 0.915. Such a reduction was also observed in the efficiency score of each of the DMUs. Reducing the average levels of efficiency and tightening the constraints on the proposed models reduced the number of units on the Performance boundary and eliminated the need to use super-efficient models to re-evaluate the efficiency. In other words, the computation of the total efficiency of decision-making units and sub-layers was enhanced. Research limitations/implications : The proposed approach was developed based on the model of Charans et al. (1978). As a limitation, the weighted sum of the outputs was less than or equal to the weighted sum of the inputs. The proposed model can be developed further to include other factors, such as undesirable outputs. Practical implications: Findings can provide a more accurate understanding of the performance of the components of decision-making units to managers and decision-makers. This study highlights the usefulness of the proposed models as a decision tool in agricultural units. Social implications: The developed models can be used in various social contexts. According to the case study, it is overemphasized that water resources management is significantly important for Yazd as a province located in an arid and desert region. Therefore, increasing the efficiency of orchards by identifying and improving inefficient processes, can lead to helpful-agricultural consequences in this province. Originality/value: While many studies have been conducted in the field of NDEA, this is the first study in the field of open non-homogeneous mixed networks considering uncertainty in all data, simultaneously.
خلاصه ماشینی:
ir در اين مقاله ، دربارة مدل تحليل پوششي داده هاي شبکه اي ترکيبـي نـاهمگن بـراي انـدازه گيـري کارآيي واحدهاي تصميم گيري با فرض ساختار باز در هر مرحله ، ارتباطات بين لايه اي و عدم قطعيـت در وروديها، خروجيها و محصولات مياني بحث و مدل استوار آن ارائه شده است .
چکيده : واژه هاي کليدي : تحليل پوششي داده هاي شبکه اي، ترکيبي نـاهمگن ، بهينـه سـازي اسـتوار، سـاختار بـاز، ارتباطات بين لايه اي *نويسنده مسؤول ١- مقدمه در مدل هاي سنتي تحليل پوششي داده هـا١ (DEA)، بـدون توجـه بـه ارتباطـات بخـش هـاي داخلـي واحـدهاي تصميم گيري، کارآيي محاسبه ميشود؛ اما در دنياي واقعي، ممکن است فرآيندهاي داخلي بسيار زيادي وجود داشته باشد که محاسبۀ کارايي را با مشکل مواجه کنـد (يانـگ ٢، هسـيه ٣ و يـو٤، ٢٠٠٨).
“A Robust Two-stage Data Envelopment Analysis Model for Measuring Efficiency: Considering Iranian Electricity Power Production and Distribution Processes”.
1 Data envelopment analysis 2 Yang 3 Hsia 4 Yu 5 Far 6 Grosskopf 7 Decsion Making Units (DMUs) 8 Urea 9 Ammonia 10 Melamine 11 Carbonate 12 Sulfur 13 Solfuric Acid 14 Crystal Melamine 15 Ammonium Sulfate 16 Uncertain DEA (UDEA) 17 Robust DEA 18 Betsimas 19 Brown 20 Caramanis 21 Castelli 22 Pesenti 23 Ukovich 24 Yu 25 Cook 26 Zhu 27 Bi 28 Adler 29 Liebert 30 Yazhemsky 31 Du 32 Chen 33 Huo 34 Sun 35 Wang 36 Ji 37 Li 38 Liang 39 Zhou 40 Luo 41 Yao 42 Strorto 43 Stefaniec 44 Xie 45 Wang 46 Sim 47 Wei 48 Lu 49 Mensah 50 Non-Hemogeneous Mixed-Net DEA 51 Robust Non-Hemogeneous Mixed-Net DEA 52 Charnes 53 Cooper 54 Rhodes 55 Ben-Tal 56 Nemirovski 57 Jablonky 58 LINGO