Una investigación de la congestión de productos no deseados en el análisis de envolvente de datos

La congestión es uno de los temas más importantes en el análisis envolvente de datos (DEA) que ayuda al responsable de la toma de decisiones (DM) a decidir sobre el cambio de tamaño de las unidades. La estimación de la congestión tiene atractivas ventajas desde diferentes perspectivas. Por ejemplo, el costo total de una DMU en particular, en la que ocurre la congestión, puede reducirse mediante la disminución de los insumos. Por otro lado, la producción de unidades se puede incrementar reconociendo y eliminando la congestión de las DMU y así, se puede incrementar el beneficio total de las unidades de toma de decisiones. Por lo tanto, la gerencia está ansiosa por saber cómo reconocer y eliminar la congestión de unidades. La mayoría de los métodos existentes para estimar la congestión en la literatura consideran solo los resultados deseables. Este estudio se centra en la evaluación de la congestión en presencia de salidas indeseables y propone un enfoque para reconocer la congestión de unidades. El método se demuestra en un ejemplo numérico para ilustrar la validez del método propuesto

Una investigación de la congestión de productos no deseados en el análisis de envolvente de datos

Congestion is one of the most important subjects in Data Envelopment Analysis (DEA) which helps the Decision Maker (DM) to decide about changing the size of units. The estimation of congestion has attractive advantages from different perspectives. For example, the total cost of a partiular DMU, in which the congestion occurs, can be reduced by the decreases in inputs. On the other hand, the output of units can be increased by the recognizing and eliminating the congestion of DMUs and so, the total profit of decision making units can be increased. Hence, the management is eager to know how to recognize and eliminate the congestion of units. Most of the existing methods to estimation of the congestion in the literature consider only the desirable outputs. This study focuses on the evaluation of congestion in the presence of undesirable outputs and proposes an approach to recognize the congestion of units. The method is demonstrated on a numerical example to illustrate the validity of the proposed method.La congestión es uno de los temas más importantes en el análisis envolvente de datos (DEA) que ayuda al responsable de la toma de decisiones (DM) a decidir sobre el cambio de tamaño de las unidades. La estimación de la congestión tiene atractivas ventajas desde diferentes perspectivas. Por ejemplo, el costo total de una DMU en particular, en la que ocurre la congestión, puede reducirse mediante la disminución de los insumos. Por otro lado, la producción de unidades se puede incrementar reconociendo y eliminando la congestión de las DMU y así, se puede incrementar el beneficio total de las unidades de toma de decisiones. Por lo tanto, la gerencia está ansiosa por saber cómo reconocer y eliminar la congestión de unidades. La mayoría de los métodos existentes para estimar la congestión en la literatura consideran solo los resultados deseables. Este estudio se centra en la evaluación de la congestión en presencia de salidas indeseables y propone un enfoque para reconocer la congestión de unidades. El método se demuestra en un ejemplo numérico para ilustrar la validez del método propuesto

Gap Minimization for Peer-Evaluation in DEA Cross-Efficiency

Cross-efficiency evaluation is an effective and widely used method for ranking decision making units (DMUs) in data envelopment analysis (DEA). Gap minimization criterion is introduced in aggressive and benevolent cross-efficiency methods to avoid possible extreme efficiency from peer-evaluation and to get equitable results. On the basis of this criterion, a weighted cross-efficiency method with similarity distance that, respectively, considers the aggressive and the benevolent formulations is proposed to determine cross-efficiency. The weights of the cross-evaluation determined by this method are positively influenced by self-evaluation and thus are propitious to resolving conflict. Numerical demonstration reveals the feasibility of the proposed method

Calculating Super Efficiency of DMUs for Ranking Units in Data Envelopment Analysis Based on SBM Model

There are a number of methods for ranking decision making units (DMUs), among which calculating super efficiency and then ranking the units based on the obtained amount of super efficiency are both valid and efficient. Since most of the proposed models do not provide the projection of Pareto efficiency, a model is developed and presented through this paper based on which in the projection of Pareto-efficient is obtained, in addition to calculating the amount of super efficiency. Moreover, the model is unit invariant, and is always feasible and makes the amount of inefficiency effective in ranking

The Best Path Analysis in Military Highway Transport Based on DEA and Multiobjective Fuzzy Decision-Making

Military transport path selection directly affects the transport speed, efficiency, and safety. To a certain degree, the results of the path selection determine success or failure of the war situation. The purpose of this paper is to propose a model based on DEA (data envelopment analysis) and multiobjective fuzzy decision-making for path selection. The path decision set is established according to a search algorithm based on overlapping section punishment. Considering the influence of various fuzzy factors, the model of optimal path is constructed based on DEA and multitarget fuzzy decision-making theory, where travel time, transport risk, quick response capability, and transport cost constitute the evaluation target set. A reasonable path set can be calculated and sorted according to the comprehensive scores of the paths. The numerical results show that the model and the related algorithms are effective for path selection of military transport

A Multiobjective Programming Method for Ranking All Units Based on Compensatory DEA Model

In order to rank all decision making units (DMUs) on the same basis, this paper proposes a multiobjective programming (MOP) model based on a compensatory data envelopment analysis (DEA) model to derive a common set of weights that can be used for the full ranking of all DMUs. We first revisit a compensatory DEA model for ranking all units, point out the existing problem for solving the model, and present an improved algorithm for which an approximate global optimal solution of the model can be obtained by solving a sequence of linear programming. Then, we applied the key idea of the compensatory DEA model to develop the MOP model in which the objectives are to simultaneously maximize all common weights under constraints that the sum of efficiency values of all DMUs is equal to unity and the sum of all common weights is also equal to unity. In order to solve the MOP model, we transform it into a single objective programming (SOP) model using a fuzzy programming method and solve the SOP model using the proposed approximation algorithm. To illustrate the ranking method using the proposed method, two numerical examples are solved

Contribution to the development of mathematical programming tools to assist decision-making in sustainability problems

L'activitat humana està excedint la capacitat de resposta de la Terra, el que pot tenir implicacions perjudicials per al futur benestar humà i del medi ambient. Sens dubte, severs canvis estructurals seran necessaris, el que exigeix prendre solucions eficaces davant els problemes emergents de sostenibilitat. En aquest context, aquesta tesi es centra en dues transformacions clau per re-connectar el desenvolupament humà amb el progrés sostenible: la "seguretat alimentària sostenible", desacoblant la intensificació agrícola de l'ús insostenible dels recursos; i el "model energètic sostenible", donant suport al canvi cap a una economia respectuosa amb el medi ambient. El marc metodològic consisteix a abordar diferents problemes mitjançant el desenvolupament d'eines sistemàtiques de programació matemàtica amb l'objectiu de donar suport a la presa de decisions i la formulació de polítiques conduents a la consecució del desenvolupament sostenible. Aquesta tesi doctoral inclou quatre contribucions principals en forma d'eines de decisió i suport de polítiques prou flexibles com per abordar diferents casos d'estudi. En primer lloc, es proposa una eina multiobjectiu per assignar àrees de cultiu considerant simultàniament criteris productius i mediambientals. En segon lloc, es proposa un model multiperíode per determinar plans de cultiu òptims i subsidis efectius per tal de promoure pràctiques agrícoles sostenibles. En tercer lloc, es proposa una metodologia per a analitzar la sostenibilitat que permet avaluar sistemes muticriteri i proporciona potencials millores d'acord amb els principis de la sostenibilitat. En quart lloc, es proposa un nou enfocament basat en l'optimització d'accions cooperatives amb l'objectiu de promoure i enfortir la cooperació internacional en la lluita contra el canvi climàtic La informació derivada de la investigació, com la presentada en aquesta tesi, pot tenir un paper fonamental en la transició cap a una nova era en la qual l'economia, la societat i el medi ambient coexisteixin com a pilars clau del desenvolupament sostenible.La actividades humanas están excediendo la capacidad de carga de la Tierra, lo que puede potencialmente generar implicaciones perjudiciales para el futuro bienestar humano y del medio ambiente. Sin duda son necesarios profundos cambios estructurales, lo que exige tomar soluciones eficaces ante los problemas emergentes de sostenibilidad. En este contexto, esta tesis se centra en dos transformaciones clave para reconectar el desarrollo humano con el progreso sostenible: la "seguridad alimentaria sostenible", desacoplando la intensificación agrícola del uso insostenible de los recursos; y el " modelo energético sostenible", apoyando el cambio hacia una economía respetuosa con el medio ambiente. El marco metodológico consiste en abordar distintos problemas mediante el desarrollo de herramientas sistemáticas de programación matemática cuyo objetivo es apoyar la toma de decisiones y la formulación de políticas tendentes hacia la consecución del desarrollo sostenible. La tesis incluye cuatro contribuciones principales en forma de herramientas de decisión y apoyo de políticas suficientemente flexibles para abordar diferentes casos de estudio. En primer lugar, se propone una herramienta multiobjetivo para asignar áreas de cultivo considerando simultáneamente criterios productivos y medioambientales. En segundo, se propone un modelo multiperiodo para determinar planes de cultivo óptimos y subsidios efectivos con el fin de promover prácticas agrícolas sostenibles. En tercero, se propone una metodología para realizar análisis de sostenibilidad que permite evaluar sistemas muticriterio y proporciona potenciales mejoras de acuerdo con principios de sostenibilidad. En cuarto lugar, se propone un nuevo enfoque basado en la optimización de acciones cooperativas con el objetivo de promover y fortalecer la cooperación internacional en la lucha contra el cambio climático La información derivada de la investigación, como la presentada en esta tesis, puede desempeñar un papel fundamental en la transición hacia una nueva era en la que la economía, la sociedad y el medio ambiente coexistan como pilares clave del desarrollo sostenible.Impacts from human activities are exceeding the Earth’s carrying capacity, which may lead to irreversible changes posing a serious threat to future human well-being and the environment. There is no doubt that an urgent shift is needed for sustainability, which calls for effective solutions when facing ongoing and emerging sustainability challenges. Against this background, this thesis focuses on two key structural transformations needed to reconnect the human development to sustained progress: the “food security transformation”, through decoupling the intensification of agricultural production from unsustainable use of resources; and the “clean energy transformation”, supporting the transition towards a more environmentally friendly economy. Methodologically, different sustainability issues are tackled by developing systematic mathematical programming tools aiming at supporting sustainable decision and policy-making which ultimately will lead to the development of more efficient mechanisms to foster a sustainable development. This thesis includes four major contributions in the form of decision and policy- support tools which are flexible and practical enough to address different case studies towards a more sustainable agriculture and energy future. First, a multi-objective tool is proposed which allows allocating cropping areas simultaneously maximizing the production and minimizing the environmental impact on ecosystems and resources. Second, a multi-period model is proposed which allows determining optimal cropping plans and effective subsidies to promote agricultural practices beneficial to the climate and the environment. Third, a novel methodology tailored to perform sustainability assessments is proposed which allows evaluating multi-criterion systems and providing improvements targets for such systems according to sustainability principles. Fourth, an optimised cooperative approach is proposed to promote and strengthen international cooperation in the fight against climate change. Research-based work as the one proposed herein may play a major role in the transition towards a new era where the economy, society and the environment coexist as key pillars of sustainable development

Multiperiod modelling planning and productivity and energy efficient assessment of an industrial gases facility

El creixement de la demanda energètica i el continu desenvolupament tecnològic de la societat estan sobrepassant els límits mediambientals del nostre planeta. Sense les mesures adequades, aquesta situació podria derivar en importants problemes mediambientals que causarien danys irreversibles al medi ambient i al benestar de la humanitat. El sector industrial és el principal consumidor energètic, amb una demanda al voltant d’un terç de la global, un aspecte que té un evident efecte negatiu amb l’impacte mediambiental. Per tant, el repte de mitigar el canvi climàtic implicarà millores en l’ús de la energia a la industria, generant grans oportunitats d’estalvi energètic i reduint el seu impacte mediambiental. En aquest sentit, es essencial obtenir informació derivada de la investigació i l’anàlisi científic que permeti desenvolupar solucions focalitzades en la reducció de costos energètics. Aquesta tesis ha tractat les necessitats particulars de la producció de gasos industrials, creant eines basades en l’optimització matemàtica que permeten una presa de decisions operatives més àgil i efectiva i detectant àrees per la millora energètica. Aquestes eines fomenten i avancen cap a una industria més eficient que permeti un futur més sostenible. Aquesta tesis té dos contribucions principals. D’una banda, s’ha desenvolupat una eina d’optimització multiperiod que permet obtenir la configuració d’operació òptima (des del punt de vista econòmic i energètic) d’un procés de producció de gasos industrials, tenint en compte totes les seves variables. Per altra banda, s’utilitza la metodologia de Data Envelopment Analisis per a comparar diferents unitats de producció de gasos industrials, identificant els focus d’ineficiència i fent recomanacions per a resoldre’ls.El crecimiento de la demanda energética y el continuo desarrollo tecnológico de la sociedad están sobrepasando los límites medioambientales de nuestro planeta. Sin las medidas adecuadas, esta situación puede derivar en importantes problemas medioambientales que podrían causar daños irreversibles al medioambiente y al bienestar de la humanidad. El sector industrial es el principal consumidor energético, consumiendo alrededor de un tercio de la demanda energética global, lo que tiene una evidente relación negativa con el impacto ambiental. Por lo tanto, el reto de mitigar el cambio climático implicará mejoras del uso de la energía en la industria, creando grandes oportunidades de ahorro energético y reduciendo su impacto ambiental. Para ello, es esencial obtener información derivada de la investigación y el análisis científico que permita desarrollar soluciones enfocadas a la reducción de costes energéticos. Esta tesis ha tratado las necesidades particulares de la producción de gases industriales, creando herramientas basadas en la optimización matemática que permiten una toma de decisiones operativas más ágil y efectiva y detectando áreas para la mejora energética. Estas herramientas fomentan y avanzan hacia una industria más eficiente que permita un futuro más sostenible. Esta tesis tiene dos contribuciones principales. Por un lado, se crea una herramienta de optimización multiperiodo que permite obtener la configuración de operación óptima (desde el punto de vista económico y energético) de un proceso de producción de gases industriales, teniendo en cuenta todas sus variables. Por otro lado, se usa la metodología de Data Envelopment Analysis para comparar diferentes unidades de producción de gases industriales, identificando los focos de ineficiencia y haciendo recomendaciones para resolverlos. En definitiva, esta tesis ofrece un conjunto de herramientas prácticas y efectivas que apoyan el proceso de toma de decisiones en actividades industriales y permiten la identificación de oportunidades de mejora energética.The growth of energy demand and the continuous technological development of society are surpassing the environmental limits of our planet. Without adequate measures, this situation can lead to serious environmental problems that could cause irreversible damage to the environment and the well-being of humanity. The industrial sector is the largest energy consumer, with about one-third of global energy demand, which has an evident negative relationship with environmental impact. Therefore, the challenge of mitigating climate change will imply improvements in the energy use in industry, creating great opportunities for energy savings and reducing its environmental impact. In this sense, it is essential to obtain information derived from research and scientific analysis that allows developing solutions focused on the reduction of energy costs. This thesis has dealt with the particular needs of the production of industrial gases, by creating tools based on mathematical optimization models that allow much more agile and effective operational decision-making as well as the detection of areas for energy improvement. These tools encourage and move towards a more efficient industry that allow a more sustainable future. Two main contributions are derived from this thesis. On the one hand, it creates a multiperiod optimization tool that allows obtaining the optimal operational configuration (from the economic and energetic points of view) of an industrial gas manufacturing process, taking into account all the variables that affect the system. On the other hand, the Data Envelopment Analysis methodology is used to compare different industrial gas production units, identifying inefficiency sources and making recommendations to adopt the best practices to solve them. Summarizing, this thesis offers a set of practical and effective tools that support the decision making process in industrial activities and allows the identification of opportunities for energy improvement

Redução do espaço de busca em problemas de Otimização via Simulação utilizando Análise Envoltória de Dados e Arranjos Ortogonais de Taguchi.

O desenvolvimento de diversas metaheurísticas possibilitaram o uso da otimização em ambientes de simulação a eventos discretos. No entanto, este campo de pesquisa ainda é pouco utilizado, principalmente, em função do tempo necessário para a convergência desses algoritmos. Nesse sentido, a otimização via simulação é influenciada pela complexidade do modelo de simulação, pelo número de variáveis de decisão e por seus limites de variação. Neste contexto, este trabalho propõe um método capaz de identificar os melhores limites de variação, para cada variável de decisão, em um problema de otimização via simulação, proporcionando uma redução do tempo computacional, ao mesmo tempo em que permite alcançar soluções de elevada qualidade (soluções ótimas ou estatisticamente iguais a ela). Para isso, o método proposto combina a simulação a eventos discretos, arranjos ortogonais de Taguchi e a análise de supereficiência desenvolvida no modelo DEA BCC. Neste método, o espaço de busca do problema de otimização via simulação é representado por meio de um arranjo ortogonal de Taguchi. Para gerar as saídas do modelo DEA BCC, executou-se a simulação do arranjo ortogonal (cenários) e posteriormente a análise de supereficiência. Com base nestes resultados, os cenários são ordenados, sendo adotados como novos limites do problema de otimização os valores das variáveis dos dois cenários de maior supereficiência. Para validar o método proposto, foram utilizados quinze objetos de estudo. Os casos representam problemas complexos de empresas de manufatura e da área hospitalar. Dessa forma, sua eficácia pode ser verificada, uma vez que permitiu reduções médias de 97% no espaço de busca, e de 42% no tempo computacional necessário para se obter uma solução. Além disso, para quatro dos casos estudados, foi realizada a comparação entre o resultado ótimo obtido com a simulação de toda região de solução, e o resultado da otimização realizada no espaço de busca reduzido. Pode-se concluir, com um nível de 95% de confiança, que as respostas obtidas foram estatisticamente iguais