Acessibilidade / Reportar erro

Choosing weights in optimal solutions for DEA-BCC models by means of a N-dimensional smooth frontier

A suavização da fronteira DEA (Data Envelopment Analysis - Análise Envoltória de Dados) surgiu como uma solução do problema das múltiplas soluções ótimas nas DMUs (Decision Making Units - Unidades Tomadoras de Decisão) extremo-eficientes, o que impossibilita o conhecimento das razões de substituição (tradeoffs). Ela consiste na substituição da fronteira original (linear por partes) por outra suavizada, de modo que esta fronteira suavizada seja próxima da original, e que tenha derivadas contínuas em todos os pontos. Inicialmente foi desenvolvida solução apenas para o caso do modelo BCC (Banker, Charnes e Cooper) com apenas um input, ou apenas um output. Em seguida obteve-se uma generalização da solução para o caso BCC N-dimensional com multiplicidade simultânea dos inputs e dos outputs, porém com a limitação da linearidade do polinômio dos outputs. O presente artigo vem apresentar um modelo geral, que elimina as limitações dos modelos anteriores, e também os engloba.

DEA; suavização; aproximações polinomiais


Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional Rua Mayrink Veiga, 32 - sala 601 - Centro, 20090-050 Rio de Janeiro RJ - Brasil, Tel.: +55 21 2263-0499, Fax: +55 21 2263-0501 - Rio de Janeiro - RJ - Brazil
E-mail: sobrapo@sobrapo.org.br