DEA模型MATLAB代码仓库

1. 适用场景

DEA（数据包络分析）是一种用于评估决策单元（DMU）效率的非参数方法，广泛应用于经济学、管理学、工程学等领域。该MATLAB代码仓库提供了完整的DEA模型实现，适用于以下场景：

• 学术研究：支持学者进行效率评估、绩效分析等研究。
• 企业决策：帮助企业优化资源配置，提升运营效率。
• 教学演示：为教师和学生提供直观的DEA模型实现案例。

2. 适配系统与环境配置要求

为了确保代码能够顺利运行，建议用户满足以下系统与环境配置要求：

• 操作系统：支持Windows、macOS和Linux。
• MATLAB版本：建议使用MATLAB R2016b及以上版本。
• 依赖项：无需额外安装工具箱，但需确保MATLAB基础功能正常。
• 硬件要求：至少4GB内存，建议8GB以上以处理大规模数据。

3. 资源使用教程

步骤1：下载与导入

将代码仓库下载到本地，并解压至目标文件夹。在MATLAB中，通过“添加路径”功能将代码所在目录添加到MATLAB搜索路径中。

步骤2：准备数据

确保输入数据为矩阵格式，每行代表一个决策单元（DMU），每列代表输入或输出指标。数据文件可以是.mat或.csv格式。

步骤3：运行模型

调用主函数DEA_analysis，传入数据矩阵和模型参数（如规模报酬类型、导向类型等）。例如：

data = load('input_data.mat');
results = DEA_analysis(data.inputs, data.outputs, 'CRS', 'input');

步骤4：结果分析

模型将返回效率得分、松弛变量等结果。用户可通过MATLAB绘图工具可视化分析结果。

4. 常见问题及解决办法

问题1：运行时报错“未定义函数或变量”

• 原因：未正确添加代码路径。
• 解决办法：在MATLAB中通过“添加路径”功能包含代码所在目录。

问题2：结果异常或效率得分均为1

• 原因：输入数据格式错误或模型参数设置不当。
• 解决办法：检查数据矩阵是否符合要求，并确认模型参数（如规模报酬类型）是否合理。

问题3：运行速度慢

• 原因：数据规模过大或硬件配置不足。
• 解决办法：优化数据规模，或升级硬件配置。

通过以上介绍，相信您已经对DEA模型MATLAB代码仓库有了全面的了解。无论是学术研究还是实际应用，该资源都能为您提供强大的支持！