Hierarchy grey relational analysis using DEA and AHP
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to apply an integrated data envelopment analysis (DEA) and analytic hierarchy process (AHP) approach to a multi-hierarchy grey relational analysis (GRA) model. Consistent with the most real-life applications, the authors focus on a two-level hierarchy in which the attributes of similar characteristics can be grouped into categories. Nevertheless, the proposed approach can be easily extended to a three-level hierarchy in which attributes might also belong to different sub-categories and further be linked to categories. Design/methodology/approach The procedure of incorporating the DEA and AHP methods in a two-level GRA may be broken down into a series of steps. The first three steps are under the heading of attributes and the latter three steps are under the heading of categories as follows: computing the grey relational coefficients of attributes for each alternative using the basic GRA model which further provides the required (output) data for an additive DEA model; computing the priority weights of attributes and categories using the AHP method which provides a priori information on the adjustments of attributes and categories in additive DEA models; computing the grey relational grades of attributes in each category for alternatives using an additive DEA model; converting the grey relational grades of attributes to the grey relational coefficients of categories; computing the grey relational grades of categories for alternatives using an additive DEA model; computing the dissimilarity grades of categories for the tied alternatives using an additive DEA exclusion model. Findings The proposed approach provides a more reasonable and encompassing measure of performance in a hierarchy GRA, based on which the overall ranking position of alternatives is obtained. A case study of a wastewater treatment technology selection verifies the effectiveness of this approach. Originality/value This research is a step forward to overcome the current shortcomings in a hierarchy GRA by extracting the benefits from both the objective and subjective weighting methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle