学术回顾| Acceleration of large-scale DEA computations using random forest classification

发布者:朱竹青发布时间:2021-12-31浏览次数:10

主讲人介绍:俞安愚,同济大学管理科学与工程专业博士,现任职浙江工商大学国际商学院副研究员,主要研究领域为绩效管理、数据包络分析方法,已在国际运筹学主流期刊发表学术论文十余篇。


讲座回顾:本次讲座主要介绍了在大数据环境下,实现数据包络分析(DEA)大规模运算加速的研究拓展,核心在于提出了结合DEA和机器学习算法的计算加速思路,并以随机森林算法作为主要的演示方法,揭示了该算法逻辑对于加速DEA大规模运算的重要作用。讲座首先介绍了,大数据环境的背景特征以及该环境下DEA面临的主要问题。随后,主讲人提出了DEA处理大规模运算算力不足的问题,随之提出结合机器学习算法以解决该问题,并介绍了数据包络分析-随机森林算法(DEA-RF)的主要算法逻辑与实施过程,提供了具体的概念演示。此外,报告还提出了基于实际和模拟数据的算例分析,并通过准确率和计算时间两种角度验证了所述DEA-RF方法的有效性。最后,主讲人还针对大数据DEA算法的潜在改进思路与未来研究内容提出了自己的看法,并与参会的其他老师、同学进行了交流,回答了陈武华副教授所提出的问题。