A DEA Game I Chapters

Samankaltaiset tiedostot
A DEA Game II. Juha Saloheimo S ysteemianalyysin. Laboratorio. Teknillinen korkeakoulu

Other approaches to restrict multipliers

Capacity Utilization

Alternative DEA Models

The CCR Model and Production Correspondence

Returns to Scale II. S ysteemianalyysin. Laboratorio. Esitelmä 8 Timo Salminen. Teknillinen korkeakoulu

Efficiency change over time

The Viking Battle - Part Version: Finnish

16. Allocation Models

Returns to Scale Chapters

Capacity utilization

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31)

Information on preparing Presentation

Johdatus IBM ILOG OPL Studio optimointiympäristön käyttöön

Mat Seminar on Optimization. Data Envelopment Analysis. Economies of Scope S ysteemianalyysin. Laboratorio. Teknillinen korkeakoulu

11. Models With Restricted Multipliers Assurance Region Method

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31)

Categorical Decision Making Units and Comparison of Efficiency between Different Systems

FinFamily PostgreSQL installation ( ) FinFamily PostgreSQL

812336A C++ -kielen perusteet,

Results on the new polydrug use questions in the Finnish TDI data

AYYE 9/ HOUSING POLICY

Network to Get Work. Tehtäviä opiskelijoille Assignments for students.

Kvanttilaskenta - 2. tehtävät

수치해석기초 (Elementary Numerical Analysis) II. Interpolation 담당교수 : 주한규 원자핵공학과 SNURPL

7. Lohkominen ja sulautus 2 k kokeissa. Lohkominen (Blocking)

anna minun kertoa let me tell you

Uusi Ajatus Löytyy Luonnosta 4 (käsikirja) (Finnish Edition)

Bounds on non-surjective cellular automata

Nuku hyvin, pieni susi -????????????,?????????????????. Kaksikielinen satukirja (suomi - venäjä) ( (Finnish Edition)

Arkkitehtuuritietoisku. eli mitä aina olet halunnut tietää arkkitehtuureista, muttet ole uskaltanut kysyä

make and make and make ThinkMath 2017

Choose Finland-Helsinki Valitse Finland-Helsinki

Kysymys 5 Compared to the workload, the number of credits awarded was (1 credits equals 27 working hours): (4)

FinFamily Installation and importing data ( ) FinFamily Asennus / Installation

1. SIT. The handler and dog stop with the dog sitting at heel. When the dog is sitting, the handler cues the dog to heel forward.

Operatioanalyysi 2011, Harjoitus 4, viikko 40

Exercise 1. (session: )

S SÄHKÖTEKNIIKKA JA ELEKTRONIIKKA

FIS IMATRAN KYLPYLÄHIIHDOT Team captains meeting

Gap-filling methods for CH 4 data

TU-C2030 Operations Management Project. Introduction lecture November 2nd, 2016 Lotta Lundell, Rinna Toikka, Timo Seppälä

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31)


Rotarypiiri 1420 Piiriapurahoista myönnettävät stipendit

LUONNOS RT EN AGREEMENT ON BUILDING WORKS 1 THE PARTIES. May (10)

2 k -faktorikokeet. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Kvanttilaskenta - 1. tehtävät

S SÄHKÖTEKNIIKKA JA ELEKTRONIIKKA

C++11 seminaari, kevät Johannes Koskinen

MEETING PEOPLE COMMUNICATIVE QUESTIONS

1. Liikkuvat määreet

A: What s wrong? A aloittaa. Kuuntele ja auta tarvittaessa. Parisi auttaa tarvittaessa. Sinä aloitat. Sano vuorosanasi englanniksi.

Työsuojelurahaston Tutkimus tutuksi - PalveluPulssi Peter Michelsson Wallstreet Asset Management Oy

LYTH-CONS CONSISTENCY TRANSMITTER

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Mark Summary Form Taitaja-Mästare 2009

Miksi Suomi on Suomi (Finnish Edition)

Osallistujaraportit Erasmus+ ammatillinen koulutus

ALOITUSKESKUSTELU / FIRST CONVERSATION

Toppila/Kivistö Vastaa kaikkin neljään tehtävään, jotka kukin arvostellaan asteikolla 0-6 pistettä.

Päätösanalyysi. Aiheet. 1. Päätöspuut. 2. Informaation arvo. 3. Herkkyysanalyysi. 1 Mikrotaloustiede (31C00100) Prof. Marko Terviö Aalto-yliopisto

Energian varastointi ja uudet energialähteet

Draft VAMMOJEN EHKÄISYYN. Markku Tuominen. Suomen jääkiekkoliitto. International Ice Hockey Federation

Alueellinen yhteistoiminta

HARJOITUS- PAKETTI A

Lab SBS3.FARM_Hyper-V - Navigating a SharePoint site

Lataa SETI Revisited - Risto Isomäki. Lataa

Lohkotekijät muodostuvat faktoreista, joiden suhteen ei voida tehdä (täydellistä) satunnaistamista.

Huom. tämä kulma on yhtä suuri kuin ohjauskulman muutos. lasketaan ajoneuvon keskipisteen ympyräkaaren jänteen pituus

BDD (behavior-driven development) suunnittelumenetelmän käyttö open source projektissa, case: SpecFlow/.NET.

Vertaispalaute. Vertaispalaute, /9

TIETEEN PÄIVÄT OULUSSA

Mark Summary Form Taitaja-Mästare 2009

Tietorakenteet ja algoritmit

Statistical design. Tuomas Selander

Olet vastuussa osaamisestasi

Ajettavat luokat: SM: S1 (25 aika-ajon nopeinta)

Counting quantities 1-3

OP1. PreDP StudyPlan

Tiedote/Newsletter 8/2016

LANSEERAUS LÄHESTYY AIKATAULU OMINAISUUDET. Sähköinen jäsenkortti. Yksinkertainen tapa lähettää viestejä jäsenille

ECVETin soveltuvuus suomalaisiin tutkinnon perusteisiin. Case:Yrittäjyyskurssi matkailualan opiskelijoille englantilaisen opettajan toteuttamana

Keskeisiä näkökulmia RCE-verkoston rakentamisessa Central viewpoints to consider when constructing RCE

Salasanan vaihto uuteen / How to change password

Security server v6 installation requirements

xbox pelit need for speed underground 2 half life 2 luettelo xbox peleista grand theft auto san andreas run like hell max payne

7. Lohkominen ja sulautus 2 k kokeissa. Lohkominen (Blocking)

Opintomatkat PDF. ==>Download: Opintomatkat PDF ebook By Risto Antikainen

S SÄHKÖTEKNIIKKA JA ELEKTRONIIKKA

Hankkeiden vaikuttavuus: Työkaluja hankesuunnittelun tueksi

Fighting diffuse nutrient load: Multifunctional water management concept in natural reed beds

VAASAN YLIOPISTO Humanististen tieteiden kandidaatin tutkinto / Filosofian maisterin tutkinto

Counting quantities 1-3

Security server v6 installation requirements

==>Download: Lakimies PDF ebook By Allan Särkilahti

Mark Summary Form. Tulospalvelu. Competitor No Competitor Name Member

Operatioanalyysi 2011, Harjoitus 2, viikko 38

Tarua vai totta: sähkön vähittäismarkkina ei toimi? Satu Viljainen Professori, sähkömarkkinat

Operatioanalyysi 2011, Harjoitus 3, viikko 39

Transkriptio:

A DEA Game I Chapters 5.-5.3 Saara Tuurala 2.2.2007

Agenda Introducton General Formulaton Assumpton on the Game and Far Dvson Coalton and Characterstc Functon Summary Home Assgnment

Introducton /5 A DEA game deals wth consensus-makng among ndvduals or organzatons under multple crtera envronment An example: How should a prze pool of $0,000 be shared among four teammates? Teammate A B C D Sum Bran 9 5 4 2 20 Bravery 6 0 5 3 24 Labor 3 6 7 0 26 Total Score 8 2 6 5 70

Introducton 2/5 A smple soluton s to dvde the reward n proportons to each member s total score: Teammate Reward A 8/70 x $0,000 = $2,77 B 2/70 x $0,000 = $3,000 C 6/70 x $0,000 = $2,286 D 8/5 x $0,000 = $2,43

Introducton 3/5 The mportance of the crtera can be taken nto account wth fxed weghts: Teammate Weghts A B C D Sum Bran vs. Bravery vs. Labor Reward $2,57 $3,000 $2,286 $2,43 $0,000 : : Reward $3,34 $3,060 $2,64 $,642 $0,000 3 : 2 : Reward $2,055 $2,945 $2,397 $2,603 $0,000 : 2 : 3 Ths knd of fxed weght scheme can pose a dffcult problem on the way we choose the weghts

Introducton 4/5 In order to resolve ths problem, we apply a varable weght scheme: ω Suppose that each member can choose the weghts to get the bggest reward. Let ω, ω 2 and ω 3 be wegths to the three crtera Then A wll solve a problem: = ω + ω + ω R A max9 ω st. 20ω + 24ω + 26ω = 0,000 2 2 6 2 = 500, ω = ω 3 3 3 3 = 0, R A = 9ω = $4,500

Introducton 5/5 Wth optmal weghts for each teammate we get: A B C D Sum ω * 500 0 0 0 ω 2 * 0 47 0 0 ω 3 * 0 0 385 385 Reward $4,500 $4,67 $2,692 $3,846 $5,206 (> $0,000) Notce that the total reward exceeds the prze pool Next we generalze the problem

General Formulaton /4 Suppose n players and m crtera wth scores x j and weghts w k (that are most preferable for player k) Let s defne player k s relatve score and m maxmze t: k max ω k st. ω k = ω x m n k ω = j= 0 ( ) k x j

General Formulaton 2/4 Before contnung, let s normalze the scores and the total prze and use Charnes-Cooper transformaton cheme m k to express the nonlnear c( k) = max x k ω k ω problem as lnear: = m k k st. ω =, ω ( ) The c(k) ndcates the hghest relatve score for player k wth hs optmal weghts =

General Formulaton 3/4 As we normalze the prevous example: The lnear problem for A s: ( A) Teammate A B C D Sum Bran 0.4500 0.2500 0.2000 0.000 Bravery 0.2500 0.467 0.2083 0.250 Labor 0.54 0.2308 0.2692 0.3846 Total Score 0.854 0.8975 0.6775 0.6096 3 c st. ω + ω + ω =, ω ω = max 0.45ω + 0.25ω + 0.54ω 2 =, ω 2 3 = ω 3 = 0, c 2 0( =,2,3) ( A) = 0. 45 3

General Formulaton 4/4 The total gan due to ths prncple amounts to 0.45 + 0.467 + 0.2692 + 0.3846 =.5205 whch exceeds the total purse of by 52.05% (equals to the non-normalzed case) The man objectve s now to fnd a far dvson by cooperatve game theory n the way that the total gan s equal to the total purse

Assumpton on the Game and Far Dvson Let s assume the followng agreements (each player stll stcks to hs most preferable weghts) (A) All players agree not to break off the game (A2) All players are wllng to negotate wth each other to attan a reasonable and far dvson

Coalton and Characterstc Functon /3 Any subset S of the palyer set N = (,, n) s called a coalton (here {A,B}, {B,C,D} etc.) Let s defne the score for coalton S: ( S ) x, ( =, m) x = j..., j S

Coalton and Characterstc Functon 2/3 The maxmum outcome s obtaned by solvng the followng LP: c ( S ) = max ω x ( S ) st. m = ω m = ω =, ω 0 ( ) The c(s) defnes a characterstc functon of the coalton S

Coalton and Characterstc Functon 3/3 Let s enumerate all coaltons (except for the sngle player case) and ther characterstc functons of the example: Coalton {A,B} {A,C} {A,D} {B,C} {B,D} {C,D} Bran 0.7000 0.6500 0.5500 0.4500 0.3500 0.3000 Bravery 0.6667 0.4583 0.3750 0.6250 0.547 0.3333 Labor 0.3462 0.3846 0.5000 0.5000 0.654 0.6538 Coalton {A,B,C} {A,B,D} {A,C D} {B,C,D} {A,B,C,D} Bran 0.9000 0.8000 0.7500 0.5500 Bravery 0.8750 0.797 0.5833 0.7500 Labor 0.654 0.7308 0.7692 0.8846

Summary A DEA game deals wth consensus-makng among ndvduals or organzatons under multple crtera envronment We learned how to formulate a lnear problem from a non-lnear DEA game We learned the concepts of: coalton characterstc functon

Home Assgnment The team won 2000 n a competton Teammates Annu Jore Sakke Ptu Sum Swmmng 6 9 3 4 22 Runnng 4 5 8 6 23 Cyclng 3 4 8 5 20 Rock Clmbng 5 3 5 7 20 Total Score 8 2 24 22 85 Normalze the scores and the total prze. (2 p.) How much s the total gan? (2 p.) Evaluate all coaltons (3 p.) and ther characterstc functons (3 p.)