Therefore, their approach performs

Therefore, their approach performs a fully-compensatory aggregation using a set of indicator weights that represents a sort of agreementamong the alternatives evaluated. The ranking obtained with TSPI withμ = 0.5 is plotted against the ranking induced by DEA_CI in Fig. 4 for acomparison. The Spearman rank-correlation coefficient between both

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DEA涉及一种评估方案，该方案允许每个备选方案 内生地选择一组自己的指标权重。提出了普通加权 DEA模型，以克服 对标准DEA模型的不良歧视，并获得令人鼓舞的结果（Despotis，2005）。特别是，在哈特菲和托拉比（Hatefi and Torabi，2010年）中，q个积极指标的聚集是通过指数DEACIi¼∑qjj1 wjIij进行的；从权重 最大化的角度出发，计算权重以同时最大化所有替代方案的绩效得分：

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DEA 涉及一个评估方案，允许每个备选方案 选择一组自己的指标权重内生。普通重量 已提出DEA模型，以克服贫穷的歧视 标准DEA模型，其令人鼓舞的结果（Despotdes，2005年）。特别是在 Hatefi 和 Torabi （2010）中，q 阳性指标的聚合由指数 DEACII 1/4 +qj1/41 wjIij 执行;带重量 计算以最大化所有备选方案的性能得分，同时实现最小目标编程：

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数据包络分析涉及一个评估方案，允许每个备选方案 内生地选择一组自己的指标权重。普通重量 DEA模型被提出来克服这种歧视 结果令人鼓舞的标准DEA模型（Despotis，2005）。特别是，在Hatefi和Torabi（2010）中，q正指标的聚集是通过指数DEACIi¼∑qj¼1 wjIij；和权重进行的 在最小最大目标规划意义下，同时计算所有备选方案的性能降低得分：

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