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Title: A linear model for the smooth DEA frontier
Authors: Brandão, Luana Carneiro
metadata.dc.contributor.advisor: Mello, João Carlos Correia Baptista Soares de
metadata.dc.contributor.members: Meza, Lídia Angulo
Roboredo, Marcos Costa
Almeida, Mariana Rodrigues de
Gomes, Elaine Gonçalves
Issue Date: 2017
Citation: BRANDÃO, Luana Carneiro. A linear model for the smooth DEA frontier. 2017. 80 f. (Doutorado em Engenharia de Produção) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2017.
Abstract: Suavização da fronteira em Análise Envoltória de Dados foi proposta em 2002 com o objetivo de resolver o problema de múltiplas soluções ótimas da fronteira clássica. Desde então, foram propostas melhorias aos modelos suavizados, os quais permaneceram, porém, Problemas Quadráticos. Esta tese propõe um modelo linear para a suavização em Análise Envoltória de Dados, com base em uma nova função objetivo. Tal proposta atende ao princípio clássico de mínima extrapolação, segundo o qual a região de possibilidade de produção deve ser a menor que as restrições permitem. São estudadas propriedades topológicas, bem como outras características do modelo linear. O presente trabalho propõe, ainda, alguns desenvolvimentos para modelos suavizados com retornos constantes de escala, a fim de obter resultados mais coerentes, principalmente para modelos com a função objetivo linear. Por fim, são utilizados exemplos da literatura para comparar resultados entre modelos com a função objetivo tradicional e a função objetivo linear
metadata.dc.description.abstractother: Smooth Data Envelopment Analysis was first proposed in 2002 to solve the classic problem of multiple optimal solutions for extreme-efficient Decision Making Units. Since then, several studies have proposed improvements to smooth models. However, they remained Quadratic Problems. The present work proposes a linear model for smooth Data Envelopment Analysis, based on a new objective function. Our proposal embraces the minimum extrapolation principle, according to which the production set should be as minimal as the constraints allow. In this work, we study topological properties and other characteristics of the linear model. We also present some developments for smooth models with constant returns to scale, so that we could obtain more adequate results, particularly with the linear objective function. Finally, we use examples from the literature to compare results between models with the traditional and the linear objective functions
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/7651
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