Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Brandão, Luana Carneiro |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://app.uff.br/riuff/handle/1/7651
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Resumo: |
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 |
