Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.2/1284
Título: Um novo algoritmo para encontrar a constituência mais favorável na análise de dados pela envolvente
Autor: Santos, Jorge M. Azevedo
Palavras-chave: Binary programming
Branch and bound algorithm
Linear programming
Programação binária
Algoritmo de corte e ramificação
Programação linear
REA
Data: 2007
Editora: Universidade Aberta
Citação: Santos, Jorge M. A. - Um novo algoritmo para encontrar a constituência mais favorável na análise de dados pela envolvente. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330. Ano 2, vol. 1, nº 2 (2007), p. 56-64
Resumo: DEA é uma técnica de programação matemática apresentada em 1978 por Charnes, Cooper e Rhodes, focado principalmente na avaliação da eficiência de organizações com finalidades não-lucrativas. Ao construir um modelo de DEA, uma decisão principal é a escolha dos “inputs” e dos “outputs” para o estudo. O modelo de DEA não é adequado para estudos com julgamentos díspares sobre a preferência dos atributos. Isto é superado pelo trabalho de Bougnol e de Dula onde um modelo novo é introduzido mas com tempos de processamento muito elevados. Um algoritmo novo mais rápido é apresentado por meio de um modelo de programação linear binário misto resolvido pelo algoritmo de corte e ramificação. Os testes das vantagens computacionais desta formulação nova foram executados em dados multivariados normais gerados pelo programa “Distribution View” de J. Coelho.
DEA is a mathematical programming technique presented in 1978 by Charnes, Cooper and Rhodes, which focused mainly on the efficiency assessment of not-for-profit organizations. When constructing a DEA model, a major decision is the choice of inputs and outputs for the study. The CCR DEA model is not suited for studies with constituencies with dissonant judgments about the desirability of the attributes. This problem is overcome by the work of Bougnol and Dula, in which a new model is introduced but with long processing times. A faster new formulation is presented by means of a Mixed Binary Linear Programming Model. Tests concerning the computational advantages of this formulation were carried out on multivariate random normal generated by the Distribution View Software from J. Coelho.
URI: http://hdl.handle.net/10400.2/1284
ISSN: 1646-6330
Aparece nas colecções:REA - Revista de Ciências da Computação
Revista de Ciências da Computação

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
p_56_64.pdf110,03 kBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Degois 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.