数据包络法（DEA） MATLAB 代码，用于计算方案的相对有效率和各项指标的权重。以下是实现步骤：
- 数据准备：收集各决策单元（DMUs）的输入与输出数据。
- 模型构建：使用 线性规划 构建DEA模型，选择适当的输入和输出。
- 计算效率：运用MATLAB的优化工具求解线性规划，得到每个DMU的效率值。
- 权重分配：根据计算结果，分析各项指标的权重。
- 结果分析：输出相对效率和权重结果，进行进一步的决策分析。
DEA_Method_Matlab_Code_Implementation
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以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码，适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题，求解最优解。程序的基本流程如下：
输入目标函数和约束条件。
将问题转化为标准型。
进行单纯形法迭代，直到找到最优解或判断不可行。
MATLAB代码示例如下：
function [x, fval] = simplex(c, A, b)
[m, n] = size(A);
tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)];
while true
% 选择入基变量
[~, pivot_col] = min(tableau(end, 1:n));
if tableau(end, pivot_col) >= 0
break;
end
% 选择出基变量
ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col);
[~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0));
tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col);
end
x = tableau(1:m, end);
fval = -tableau(end, end);
end
function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col)
new_tableau = tableau;
pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col);
new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value;
for i = 1:size(tableau, 1)
if i ~= pivot_row
new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :);
end
end
end
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代码和数据
更新的代码和数据位于以下链接中。请勿在此仓库中使用该代码。
先决条件
Python 2.7（虽然尚未测试，但也可与Python 3.x兼容）
必需的Python库：cPickle，gzip，numpy，scipy，cv2
可选：如果希望重新训练CNN，使用MATLAB。
运行步骤
从网络摄像头实时计数：确保网络摄像头连接，进入$ROOT/live_count文件夹并运行：
python
python live_rep.py
或者，从文件流式传输视频文件：
python
python live_rep.py -i \"文件名\"
你可以尝试输入我们捕获的直播视频，位于$ROOT/data/cam文件夹。举例：
python
python live_rep.py -i \"$ROOT/data/cam/sample_video.mp4\"
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$ROOT：表示此存储库的根文件夹。
更多详细信息，请参考原论文。
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