Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Finding efficient assignments: An innovative DEA approach

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F14%3A86092183" target="_blank" >RIV/61989100:27510/14:86092183 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2014.09.014" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2014.09.014</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2014.09.014" target="_blank" >10.1016/j.measurement.2014.09.014</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Finding efficient assignments: An innovative DEA approach

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Finding and classifying all efficient assignments for a Multi-Criteria Assignment Problem (MCAP) is one of the controversial issues in Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problems. The main aim of this study is to utilize Data Envelopment Analysis (DEA) methodology to tackle this issue. Toward this end, we first state and prove some theorems to clarify the relationships between DEA and MCAP and then design a new two-phase approach to find and classify a set of efficient assignments. In Phase I, we formulate a new Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, based on the Additive Free Disposal Hull (FDH) model, to gain an efficient assignment and then extend it to determine a Minimal Complete Set (MCS) of efficient assignments. In Phase II, we use the BCC model to classify all efficient solutions obtained from Phase I as supported and non-supported. A 4x4 assignment problem, containing two cost-type and single profit-type of objective functions, is solved using the presented approac

  • Název v anglickém jazyce

    Finding efficient assignments: An innovative DEA approach

  • Popis výsledku anglicky

    Finding and classifying all efficient assignments for a Multi-Criteria Assignment Problem (MCAP) is one of the controversial issues in Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problems. The main aim of this study is to utilize Data Envelopment Analysis (DEA) methodology to tackle this issue. Toward this end, we first state and prove some theorems to clarify the relationships between DEA and MCAP and then design a new two-phase approach to find and classify a set of efficient assignments. In Phase I, we formulate a new Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, based on the Additive Free Disposal Hull (FDH) model, to gain an efficient assignment and then extend it to determine a Minimal Complete Set (MCS) of efficient assignments. In Phase II, we use the BCC model to classify all efficient solutions obtained from Phase I as supported and non-supported. A 4x4 assignment problem, containing two cost-type and single profit-type of objective functions, is solved using the presented approac

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    AE - Řízení, správa a administrativa

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Measurement

  • ISSN

    0263-2241

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    Neuveden.

  • Číslo periodika v rámci svazku

    58

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    448-458

  • Kód UT WoS článku

    000344485600052

  • EID výsledku v databázi Scopus