payamvha/North_RAG huggingface dataset:
(بی پروایی) یا اقدام به کاری که کننده در آن مهارت نداشته است یا به سبب عدم رعایت نظامات واقع شود مسبب و بانی آن افزون بر پرداخت دیه به حبس از یک تا سه سال محکوم خواهد شد. جنایت یا بزه خطای محض زمانی رخ میدهد که آن کس نه قصد و انگیزه انجام کار را داشته و نه قصد آسیب رساندن ولی به گونه ای کاملاً اتفاقی و ناگهانی بانی قتل یا آسیب بر کسی شده‌است «ماننده آنکه تیری را به انگیزه شکاری رها کند و به کسی برخورد نماید». جنایاتی و بزهکاریهایی ک به‌دست کسان دیوانه و مجنون، صغیر (پسران پیش از سن ۱۵ سال قمری و دختران پیش
صغیر (پسران پیش از سن ۱۵ سال قمری و دختران پیش از نه سال قمری) یا در زمان خواب رخ دهد. قتل شبه عمد زمانی است که جانی یا کشنده قصد و انگیزه کشتن آن کس را نداشته و کار او نیز نوعأ کشنده نبوده ولی کار و کنش منجر به قتل را با نیت قبلی انجام داده است. در ماده ۲۹۵ قانون مجازات اسلامی نمونه های این گونه بزه و جنایت اینچنین نامبرده شده‌اند «مانند آنکه کسی را به انگیزه پرورش و تأدیب به شیوه ای که نوعأ سبب جنایت و بزهکاری نمی‌شود بزند و اتفاقاً و ناگهانی موجب جنایت گردد، یا پزشکی مباشرتاً بیماری را به طور متعارف و
گردد، یا پزشکی مباشرتاً بیماری را به طور متعارف و به روال درمان کند و اتفاقأ و ناگهانی سبب جنایت بر او شود».
محمد دیاب ابراهیم المصری (۱۲ اوت ۱۹۶۵ – ۱۳ ژوئیه ۲۰۲۴) معروف به محمد ضیف، فرمانده گردان‌های عزالدین قسام، شاخهٔ نظامی حماس بود. او ۱۳ ژوئیهٔ ۲۰۲۴ در حملات هوایی اسرائیل به المواصی واقع در خان یونس به همراه رافع سلامه دیگر فرمانده ارشد حماس، کشته شد. در ۲۱ نوامبر ۲۰۲۴، دیوان کیفری بین‌المللی، حکم بازداشت ضیف به‌همراه بنیامین نتانیاهو، نخست‌وزیر وقت اسرائیل و یوآف گالانت، وزیر دفاع سابق اسرائیل را صادر کرد. دوران زندگی. نام اصلی او محمد المصری بود اما به دلیل جابه‌جایی‌های پیوسته او برای در امان ماندن از
جابه‌جایی‌های پیوسته او برای در امان ماندن از حملات اسرائیل، لقب ضیف که در عربی به معنای «مهمان» است به او داده شد. از سال‌های نخست زندگی محمد ضیف اطلاعات چندانی وجود ندارد. او در سال ۱۹۶۵ در یک اردوگاه پناهندگی واقع در خان یونس در نوار غزه زاده شد. محمد ضیف در دانشگاه، در رشته زیست‌شناسی تحصیل کرد و مدتی هم به فعالیت‌های تئاتری پرداخت. در پنجمین تلاش از سوی اسرائیل برای کشتن او، به ستون فقرات او به شدت آسیب رسید که باعث فلج شدن او شد. از آن پس، او رهبری بازوی نظامی حماس را به معاون خود، احمد جابری واگذار
نظامی حماس را به معاون خود، احمد جابری واگذار کرد که در سال ۲۰۱۲ به دست اسرائیل کشته شد اما گفته می‌شود که همچنان تصمیم‌گیری‌های مهم بر عهده خود بود. فعالیت نظامی. محمد ضیف از سال ۱۹۸۹ به حماس و از سال ۱۹۹۳ به مبارزان گردان‌های عزالدین قسام پیوست. ضیف از افراد نزدیک به یحیی عیاش بود. او پس از کشته شدن صلاح شحاده در سال ۲۰۰۲ به فرماندهی این گردان منصوب شد. اسرائیل او را به عنوان یکی از طراحان عملیات‌های انتحاری فلسطینیان علیه اسرائیلی‌ها از سال ۱۹۹۶ می‌دانست. الضّیف همچنین یکی از ۳ طراح اصلی راکت‌های قسام
الضّیف همچنین یکی از ۳ طراح اصلی راکت‌های قسام است و از مه ۲۰۰۰ تا آوریل ۲۰۰۱ تحت بازداشت تشکیلات خودگردان فلسطین بود. حفر شبکه‌ای از تونل‌های زیرزمینی در غزه از دیگر کارهای محمد ضیف بود. گمان می‌رفت که او عملیات‌های نظامی حماس را از همان‌جا رهبری می‌کرد. تلاش برای کشتن. اسرائیل دست کم ۷ بار برای به کشتن محمّد ضیف تلاش کرد که ۴ بار آن در دهه ۲۰۰۰ میلادی بوده. او پس از حمله هوایی به خانه یک عضو حماس در سال ۲۰۰۶ به شدت مجروح شد. به‌طوریکه یک چشم و یک پای خود را از دست داد. در خلال حمله شبانگاهی جنگنده‌های
را از دست داد. در خلال حمله شبانگاهی جنگنده‌های نیروی هوایی اسرائیل به یک خانه مسکونی در نوار غزه در ۱۹ اوت ۲۰۱۴، ۳ تن از اعضای یک خانواده که یک زن و یک دختر از میان جانباختگان شناسایی شدند، کشته شدند. مقامات اسرائیلی ادعا می‌کنند که فرد سوم، محمد ضیف، پدر این خانواده بوده که یکی از فرماندهان نبرد ۲۰۱۴ اسرائیل و غزه به‌شمار می‌رود. روز بعد، قتل محمد ضیف تکذیب شد و تنها، مرگ همسر و دختر شیرخواره وی تأیید شد. ناکامی‌های اسرائیل در ترور ضیف باعث شد که از طرف اسرائیل «گربه‌ای با ۹ جان» لقب بگیرد. خودداری ضیف
اسرائیل «گربه‌ای با ۹ جان» لقب بگیرد. خودداری ضیف در استفاده از فناوری ارتباطات مدرن، به او امکان فرار از حملات اسرائیل را داده است. اسرائیل ضیف را «دشمن شماره ۱» خود و او را مسئول جان کشته شدگان اسراییلی زیادی می‌داند. ترور. در ۱ اوت ۲۰۲۴، ارتش اسرائیل و شاباک (سازمان اطلاعات و امنیت داخلی اسرائیل) تأیید کردند که در عملیات این نیروها در سه هفته قبل در خان یونس در نوار غزه، محمد ضیف، فرمانده اصلی شاخه نظامی حماس، کشته شده است. به نوشته هاآرتص، آمان (سازمان اطلاعات نظامی ارتش اسرائیل و شباک) در آن روز شنبه،
نظامی ارتش اسرائیل و شباک) در آن روز شنبه، ۱۳ ژوئیه اطلاع قطعی گرفته بودند که محمد ضیف و رافع سلامه در یک ساختمان در حال مذاکره هستند. جنگنده‌های ارتش اسرائیل محلی را که محمد ضیف از تونل‌ها بیرون آمده و در نزدیکی چادر آوارگان در منطقه المواسی در آن با رافع سلامه، فرمانده تیپ خان یونس حماس جلسه برگزار کرده بود، بمباران کردند. رسانه‌های اسرائیل نوشته بودند بیش از ۹ تُن مواد انفجاری برای آن بمباران به کار رفت و احتمال جان به در بردن ضیف بسیار ضعیف بود. همچنین این ارتش تأکید کرد که از مدت‌ها قبل برای اجرای این
ارتش تأکید کرد که از مدت‌ها قبل برای اجرای این حمله و ترور سران القسام برنامه‌ریزی کرده و این حمله بر اساس «داده‌های دقیق» سرویس جاسوسی شین بت و فرماندهی جنوب آن انجام شد. شبکه العربیه به نقل از یک منبع امنیتی مسئول در حماس ادعا کرد که اعتراف پیک پیام رسان که پیام‌ها را از محمد شبانه، مسئول تیپ رفح گردان‌های القسام منتقل می‌کرد، باعث شد که مکان جلسه ضیف و «رافع السلامه» مسئول تیپ خان یونس، افشا و شناسایی شود. چند ماه پس از انتشار این خبر بالاخره در ۳۰ ژانویه ۲۰۲۵، ابوعبیده، سخنگوی گردان‌های عزالدین قسام،
۲۰۲۵، ابوعبیده، سخنگوی گردان‌های عزالدین قسام، کشته شدن وی را تأیید کرد. تصویر عمومی. ضیف به دلیل مواضعش علیه اسرائیل در میان فلسطینی‌ها محبوبیت زیادی دارد. او به دلیل جان سالم به در بردن از سوء قصدهای فراوان، به یک «قهرمان مردمی» تبدیل شده است. فلسطینی‌ها به او لقب «متفکر» داده‌اند. از نشانه‌های محبوبیت او می‌توان به شعارهای فلسطینیان اشاره کرد که می‌گویند: «در مقابل شمشیر، دیواری از شمشیر است؛ ما مردان محمد ضیف هستیم»
برج جی‌پی مورگان چیس نام یک برج مرتفع در دالاس در تگزاس است. این برج در ۱۹۸۷ ساخته گردید، و ۲۲۵ متر ارتفاع دارد، که در سال ۲۰۰۹ دوازدهمین برج بلند تگزاس بود. معمار این برج پست‌مدرنیستی، شرکت اسکیدمور، اوینگز و مریل است. این ساختمان، محل شعبهٔ شرکت مالی جی‌پی مورگان چیس در دالاس است.
برج و هتل بین‌المللی ترامپ نام یک برج مرتفع ۹۸ طبقه در شیکاگو در ایلینوی است. این برج که در ۲۰۰۹ ساخته شد، ۴۲۴ متر ارتفاع دارد، که در سال ۲۰۰۹ دومین برج بلند کشور آمریکا بود. معمار این برج پست‌مدرنیستی، شرکت اسکیدمور، اوینگز و مریل و ادرین اسمیت است. این ساختمان، متعلق به دونالد ترامپ است.
بانک آو آمریکا پلازا نام برج مرتفع در آتلانتا در جرجیا است. این برج در ۱۹۹۲ ساخته شد، و ۳۱۲ متر ارتفاع دارد، که در سال ۲۰۰۹ دهمین برج بلند کشور آمریکا بود. معمار این برج پست‌مدرنیستی، کوین روشه و جان دینکلو است. شعبه مرکزی بانک آو آمریکا در آتلانتا در اینجا قرار دارد.
ساختمان نیویورک تایمز نام یک برج مرتفع در شهر نیویورک در نیویورک است. این برج در ۲۰۰۷ ساخته گردید، و ۳۱۹ متر ارتفاع دارد، که در سال ۲۰۰۹ نهمین برج بلند کشور آمریکا بود. معمار این برج پست‌مدرنیستی، رنزو پیانو است. شعبه مرکزی نیویورک تایمز در اینجا قرار دارد.
ایون سنتر یا آئون سنتر نام برجی مرتفع در شیکاگو در ایلینوی است. این برج بعد از ویلس تاور، ترامپ تاور و سنت ریجز چهارمین برج بلند در شیکاگو است. این برج در ۱۹۷۳ ساخته گردید، و دارای ۸۳ طبقه در روی سطح زمین و ۵ طبقه زیر سطح زمین است و ۳۴۶ متر ارتفاع دارد، که در سال ۲۰۰۹ ششمین برج بلند کشور آمریکا بود. معمار این برج پست‌مدرنیستی، پرکینز اند ویل است. نام‌گذاری. این برج ابتدا توسط استاندارد اویل ایندیانا استفاده می‌شد که از همین روی برج استاندارد اویل نام گرفت تا سال ۱۹۸۵ که هم‌زمان با تغییر نام شرکت استاندارد
سال ۱۹۸۵ که هم‌زمان با تغییر نام شرکت استاندارد اویل به آموکو نام برج نیز به آموکو تغییر داده شد. در سال ۱۹۹۹ به پاسداشت مستأجر جدید آن ایون نام برج به ایون سنتر بر خود گرفت. هر چند ایون تا سال ۲۰۰۱ مستأجر اصلی برج محسوب نمی‌شد.
تحلیل پوششی داده‌ها (Data Envelopment Analysis - DEA) یک روش ناپارامتریک مبتنی بر برنامه‌ریزی ریاضی است که برای ارزیابی و مقایسه کارایی نسبی مجموعه‌ای از واحدهای همگن، که به آن‌ها واحدهای تصمیم‌گیرنده (Decision Making Units - DMUs) گفته می‌شود، به‌کار می‌رود. این روش با استفاده از داده‌های ورودی و خروجی واقعی، بدون نیاز به فرض شکل تابع تولید، مرز کارایی را بر اساس عملکرد بهترین واحدها ترسیم می‌کند و سایر واحدها را نسبت به این مرز می‌سنجد. DEA امکان شناسایی واحدهای کارا، اندازه‌گیری میزان ناکارایی و ارائه
واحدهای کارا، اندازه‌گیری میزان ناکارایی و ارائه اهداف و الگوهای قابل دستیابی برای واحدهای ناکارا را فراهم می‌سازد. انعطاف‌پذیری این روش در برخورد با چندین ورودی و خروجی به‌طور همزمان و عدم وابستگی آن به فرضیات آماری، باعث شده است که در حوزه‌های مختلفی همچون بانکداری، آموزش، بهداشت، حمل‌ونقل و صنایع تولیدی به‌طور گسترده مورد استفاده قرار گیرد. در واقع تحلیل پوششی داده‌ها روشی مبتنی بر برنامه‌ریزی خطی می‌باشد که به کمک آن ارزیابی عملکرد برای سیستم های با ورودی ها و خروجی های چندگانه انجام می شود. با توجه به
ها و خروجی های چندگانه انجام می شود. با توجه به اینکه روش های قدیمی تر مرسوم بود از یک تابع از پیش تعیین شده برای این کار استفاده کنند(تابع تولید ) و در تحلیل پوششی داده ها چنین نیست، به آن ناپارمتریک گفته می شود. در این روش منحنی مرزی کارا از یک سری نقاط که به آن ها DMU های کارا گفته می شود، ایجاد می‌گردد. یکی از تمایزهای اساسی تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) نسبت به بسیاری از روش‌های دیگر ارزیابی عملکرد، قابلیت الگویابی آن است. در DEA، الگو یا مرجع برای هر واحد تصمیم‌گیرنده (DMU) به‌طور مستقیم از میان واحدهای
تصمیم‌گیرنده (DMU) به‌طور مستقیم از میان واحدهای واقعی و موجود در جامعه مورد مطالعه استخراج می‌شود. این امر باعث می‌شود که الگو نه‌تنها قابل حصول و دسترسی باشد، بلکه به‌طور عملی نیز بتوان به آن دست یافت، زیرا حاصل ترکیب یا تقلید از عملکرد واقعی واحدهای کارآمد موجود است. پایه و اساس این ویژگی، مجموعه امکان تولید (Production Possibility Set) در تحلیل پوششی داده هااست. این مجموعه با توجه به ویژگی‌های واقعی جامعه تحت ارزیابی و بر اساس اصول و فروض حاکم بر آن (مانند بازده به مقیاس ثابت یا متغیر، قابلیت
بر آن (مانند بازده به مقیاس ثابت یا متغیر، قابلیت تقسیم‌پذیری و عدم تولید منفی) ساخته می‌شود. بنابراین، هر الگویی که در چارچوب این مجموعه تعیین می‌شود، الزاماً با شرایط واقعی و محدودیت‌های حاکم بر جامعه سازگار است. این مزیت در بسیاری از روش‌های دیگر ارزیابی عملکرد وجود ندارد؛ در روش‌های غیر-DEA، الگو یا نقطه مرجع ممکن است حاصل مدل‌های تئوریک، میانگین‌های آماری یا مقادیر ایده‌آل و غیرقابل حصول باشد که لزوماً با ویژگی‌ها و محدودیت‌های واقعی جامعه تحت بررسی همخوانی ندارند. از این‌رو، DEA نه‌تنها در شناسایی
همخوانی ندارند. از این‌رو، DEA نه‌تنها در شناسایی الگو، بلکه در ارائه مسیر عملی برای دستیابی به آن، رویکردی متمایز و واقع‌بینانه دارد. فرمول‌بندی ریاضی مدل CCR. در حالتی که تنها یک ورودی و یک خروجی وجود دارد، کارایی صرفاً نسبت خروجی به ورودی تولیدشده است، و مقایسهٔ چند واحد تصمیم‌گیرنده (DMU) بر اساس آن ساده می‌باشد. اما با افزودن ورودی‌ها یا خروجی‌های بیشتر، محاسبهٔ کارایی پیچیده‌تر می‌شود. فرض کنید formula_1 واحد تصمیم‌گیرنده (DMU) وجود دارد که هر کدام با مصرف formula_2 ورودی، formula_3 خروجی تولید
با مصرف formula_2 ورودی، formula_3 خروجی تولید می‌کنند. ورودی‌ها و خروجی‌های واحد تصمیم‌گیرندهٔ formula_4ام به‌صورت زیر نمایش داده می‌شوند: که در آن: formula_6 نشان‌دهندهٔ مقدار ورودی formula_7ام برای واحد formula_4ام است. formula_9 نشان‌دهندهٔ مقدار خروجی formula_10ام برای همان واحد است. چارنز، کوپر و رودز (۱۹۷۸) در مدل پایهٔ DEA خود (مدل CCR) تابع هدف را برای یافتن کارایی formula_11 به صورت formula_12 چنین تعریف کردند: رابطهٔ بالا در حقیقت نسبت مجموع وزندار خروجی‌ها به مجموع وزندار ورودی‌ها است. وزن‌های
خروجی‌ها به مجموع وزندار ورودی‌ها است. وزن‌های formula_14 مربوط به خروجی‌ها و وزن‌های formula_15 مربوط به ورودی‌ها هستند که به مدل اجازه می‌دهند اهمیت نسبی هر ورودی و خروجی در محاسبهٔ کارایی در نظر گرفته شود. امتیاز کارایی یا همان نمرهٔ کارایی formula_12 به‌دنبال بیشینه‌سازی است، با این قید که استفاده از همان وزن‌ها برای هر formula_17 موجب نشود که هیچ امتیاز کارایی‌ای از یک بیشتر شود: و همه ورودی‌ها، خروجی‌ها و وزن‌ها باید غیرمنفی باشند. برای امکان‌پذیر شدن بهینه‌سازی خطی، معمولاً یا مجموع خروجی‌ها یا
شدن بهینه‌سازی خطی، معمولاً یا مجموع خروجی‌ها یا مجموع ورودی‌ها را به یک مقدار ثابت (معمولاً ۱) مقید می‌کنند. فرم خطی شده مدل CCR در ماهیت ورودی به صورت زیر است: formula_19 مساله بالا برای هر DMU باید به طور جداگانه حل شود و مقدار تابع هدف آن بعنوان کارایی برای آن ها در نظر گرفته می شود. این مقدار همواره بین صفر و یک است. از آنجا که تعداد پارامترهای مسألهٔ بهینه‌سازی در مدل‌های DEA برابر با مجموع تعداد ورودی‌ها و خروجی‌ها است (formula_20)، گزینشِ مجموعه‌ ورودی‌ها/خروجی‌ها که فرآیند مورد مطالعه را به‌درستی
که فرآیند مورد مطالعه را به‌درستی توصیف کند اهمیت اساسی دارد. به‌علاوه، به طور تجربی نتایج نشان داده شده است در شرایطی که محدودیت های وزنی وجود ندارد بهتر است برای قابل تحلیل بودن نتایج شرایط زیر روی تعداد DMUها برقرار باشد. formula_21 مثال. فرض کنید داده‌های زیر در دسترس باشند: واحد ۱ در روز ۱۰۰ کالا تولید می‌کند و ورودی‌های مورد نیاز برای هر کالا شامل ۱۰ دلار مواد اولیه و ۲ ساعت‌کار است. واحد ۲ در روز ۸۰ کالا تولید می‌کند و ورودی‌ها شامل ۸ دلار مواد اولیه و ۴ ساعت‌کار هستند. واحد ۳ در روز ۱۲۰ کالا تولید
و ۴ ساعت‌کار هستند. واحد ۳ در روز ۱۲۰ کالا تولید می‌کند و ورودی‌ها شامل ۱۲ دلار مواد اولیه و ۱٫۵ ساعت‌کار هستند. برای محاسبهٔ کارایی واحد ۱، تابع هدف به‌صورت زیر تعریف می‌شود: که تحت قیود زیر قرار دارد (کارایی سایر واحدها نباید از ۱ بیشتر شود): کارایی واحد ۱: formula_23 کارایی واحد ۲: formula_24 کارایی واحد ۳: formula_25 و همچنین شرط عدم منفی بودن: formula_26 از آنجا که یک کسر با متغیرهای تصمیم در صورت و مخرج، غیرخطی است و ما از تکنیک برنامه‌ریزی خطی استفاده می‌کنیم، باید مدل را خطی‌سازی کنیم. در این حالت،
می‌کنیم، باید مدل را خطی‌سازی کنیم. در این حالت، مخرج تابع هدف ثابت (اینجا برابر ۱) در نظر گرفته می‌شود و صورت بیشینه می‌گردد. فرمول‌بندی جدید به شکل زیر خواهد بود: formula_27 تاریخچه. تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) اولین‌بار در سال ۱۹۷۸ توسط چارنِز، کوپر و رودز در مقاله‌ای با عنوان Measuring the Efficiency of Decision Making Units معرفی شد، این مقاله در پایگاه استنادی اسکوپوس تا اواسط سال 2025 دارای بیش از 22 هزار ارجاع است؛ آن‌ها برای نخستین بار مرز کارایی تولید را به‌صورت تجربی با استفاده از برنامه‌ریزی خطی
را به‌صورت تجربی با استفاده از برنامه‌ریزی خطی تعیین کردند. ریشه‌های نظری این روش به کار مایکل جی. فارل (۱۹۵۷) بازمی‌گردد، که مفاهیم اولیه بهره‌وری را مطرح کرد و بعدها توسط چارنِز و همکاران بازشناسی شد. از زمان ارائه، مدل‌های گوناگون مانند BCC، مدل‌های شبکه‌ای، DEA فازی و شاخص مالموئیست گسترش یافته‌اند تا توان عملیاتی و تحلیلی این روش را افزایش دهند. در ایران اما این تکنیک اولین بار در رساله دکتری، دکتر محمد رضا علیرضایی در دانشگاه خوارزمی (تربیت معلم سابق) به راهنمایی دکتر غلامرضا جهانشاهلو مورد بررسی
به راهنمایی دکتر غلامرضا جهانشاهلو مورد بررسی قرار گرفت. دکتر غلامرضا جهانشاهلو که از ایشان بعنوان پدر علم تحلیل پوششی داده ها در ایران یاد می شود، به تربیت شاگردان زیادی پرداخت که از جمله شاخص ترین آن ها می توان به به دکتر فرهاد حسین زاده لطفی، دکتر علیرضا امیر تیموری، دکتر مجید سلیمانی دامنه و دکتر محمد خدابخشی اشاره کرد. این موضوع در دهه هفتاد شمسی در ایران آغاز شد. که منجر به چاپ اولین مقاله های علمی در این سال ها گردید. مدل MAJ که برگفته از حروف ابتدایی نام نویسندگان آن
MAJ که برگفته از حروف ابتدایی نام نویسندگان آن (Mehrabian-Alirezaei-Jahanshahloo) مقاله می باشد، یکی از همین اولین مقالات علمی ایران در حوزه تحلیل پوششی داده ها است. از حروف ابتدایی نام نویسندگان آن (Mehrabian-Alirezaei-Jahanshahloo) مقاله می باشد. انجمن ایرانی تحلیل پوششی داده‌ها. در اواسط دهه هفتاد شمسی، با تأسیس دوره‌های تحصیلات تکمیلی در دانشگاه‌های معتبر کشور و دوراندیشی دکتر غلامرضا جهانشاهلو، موضوع DEA به‌صورت گسترده در پایان‌نامه‌ها و رساله‌های دکتری مورد استفاده قرار گرفت. همزمان با این روند،
دکتری مورد استفاده قرار گرفت. همزمان با این روند، نخستین همایش‌ها و کارگاه‌های تخصصی تحلیل پوششی داده‌ها در ایران برگزار شد و به تدریج منجر به شکل‌گیری انجمن ایرانی تحلیل پوششی داده‌ها گردید. این انجمن از اوایل دهه نود شمسی نقش مهمی در سازمان‌دهی جامعه پژوهشی DEA ایفا کرد و بستری فراهم آورد که ایران به یکی از قطب‌های علمی این حوزه در جهان بدل شود. این تولید دانش و کار گروهی شاگردان دکتر جهانشاهلو در دهه های بعد چنان رشد شگفت انگیزی داشت که کشور ایران در جستجو با کلید واژه(data envelopment analysis) با 5780
با کلید واژه(data envelopment analysis) با 5780 سند علمی (مقاله، کتاب و ...) در پایگاه اسکوپوس (Scopus) رتبه سوم بعد از کشور های چین و آمریکا را داراست (تاریخ جستجو 2025/08)، که افتخار ارزشمندی برای جامعه علمی ایران است. شاید بررسی شرایط تولید علم در ایران ارزش این موضوع را دوچندان کند. انجمن ایرانی تحلیل پوششی داده‌ها به‌ منظور گسترش و پیشبرد و ارتقای علمی و تصمیم گیری و توسعه کیفی نیروهای متخصص و بهبود بخشیدن به امور آموزشی و پژوهشی در زمینه‌ تحلیل پوششی داده ها تشکیل گردید. وظایف و اهداف انجمن عبارتند
داده ها تشکیل گردید. وظایف و اهداف انجمن عبارتند از: 1-انجام تحقیقات علمی و فرهنگی در سطح ملی و بین‌المللی با محققان و متخصصانی که به گونه‌ای با علوم ریاضی، صنایع و مدیریت سر و کار دارند. 2-همکاری با نهادهای اجرایی، علمی و پژوهشی در زمینه ارزیابی و بازنگری و اجرای طرح‌ها و برنامه‌های مربوط به امور آموزش و پژوهش در زمینه علمی موضوع فعالیت انجمن. 3-ترغیب و تشویق پژوهشگران و تجلیل از محققان و استادان ممتاز. 4- ارائه خدمات آموزشی و پژوهشی و فنی 5- برگزاری گردهمایی‌های علمی در سطح ملی، منطقه‌ای و بین‌المللی 6-
علمی در سطح ملی، منطقه‌ای و بین‌المللی 6- انتشار کتب و نشریات علمی. کاربرد. تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) به‌عنوان یک ابزار ناپارامتری قدرتمند، در زمینه‌های گوناگونی به‌کار گرفته می‌شود؛ از بانکداری و آموزش تا حوزه‌های پیشرفته‌ای همچون مدیریت منابع سلامتی و تصمیم‌گیری چندمعیاره. در حوزه عمومی‌تر، DEA برای مقایسه کارایی شعب بانک‌ها ، مدارس، بیمارستان‌ها، ادارات پست و بخش‌های صنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کاربردها بیشتر مبتنی بر تعیین واحدهای کارا و ناکارا و ارائه راهبردهایی برای بهبود عملکرد هستند. در
و ارائه راهبردهایی برای بهبود عملکرد هستند. در حوزه سلامت, DEA برای تحلیل عملکرد بخش‌های اورژانس بیمارستانی بسیار کاربردی است. پژوهش‌ها نشان می‌دهند DEA در بررسی عملکرد در زمان‌های بحرانی مانند سکته مغزی حاد یا انفارکتوس میوکارد موثر است و قابلیت ادغام با روش‌هایی مانند تحلیل چندمعیاره (MCDM) و یادگیری ماشین را دارد. در سطح اقتصاد، تامین‌کننده پایدار و علوم مدیریت, این روش برای ارزیابی کارایی انتخاب تامین‌کنندگان پایدار در زنجیره تأمین به‌کار رفته است. همچنین در کاربردهای بین‌المللی، DEA در انتخاب بازارهای
در کاربردهای بین‌المللی، DEA در انتخاب بازارهای هدف برای صادرات محصولات (مثل از اسپانیا) استفاده می‌شود؛ به‌ویژه در مدل ها با ماهیت ترکیبی که بهره‌وری و هزینه را به‌صورت هم‌زمان تحلیل می‌کند. در زمینه آموزش و پژوهش, DEA برای ارزیابی کارایی تحقیقات دانشگاه‌ها، فعالیت‌های پژوهشی و عملکرد پژوهشگران نیز کاربرد دارد. به‌عنوان مثال، در مطالعه‌ای برای سیستم دانشگاه‌های ایتالیا، DEA برای تعیین کارایی فنی و هزینه‌ای فعالیت‌های پژوهشی استفاده شده بود.همچنین در ایران، DEA در یک مطالعه موردی برای ارزیابی عملکرد
ایران، DEA در یک مطالعه موردی برای ارزیابی عملکرد پژوهشگران سازمان‌های تحقیقاتی مورد استفاده قرار گرفته است . جالب است بدانید در حوزه‌های خاص و نوظهور، DEA وارد عرصه‌هایی مانند برنامه‌های تبادل کلیه (kidney exchange programs) نیز شده است. در این زمینه، این روش برای ارزیابی عدالت در تخصیص منابع (نظیر دسترسی، اولویت و نتایج) به‌کار رفته و ناهماهنگی‌های گروهی میان اقوام مختلف را مورد بررسی قرار داده است. نرم‌افزارها. در تحلیل پوششی داده‌ها (DEA)، انتخاب نرم‌افزار مناسب بستگی به نیازهای خاص پروژه، حجم داده‌ها،
مناسب بستگی به نیازهای خاص پروژه، حجم داده‌ها، پیچیدگی مدل‌ها و سطح تجربه کاربر دارد. در این راستا، زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مانند R و Python، و همچنین نرم‌افزارهای تخصصی مانند GAMS و MATLAB برای پیاده‌سازی مدل‌های DEA مورد استفاده قرار می‌گیرند. زبان R با داشتن کتابخانه‌های متعددی مانند deaR و Benchmarking، ابزارهای قدرتمندی برای انجام تحلیل پوششی داده‌ها ارائه می‌دهد. این کتابخانه‌ها امکان پیاده‌سازی مدل‌های مختلف DEA، از جمله مدل‌های کلاسیک و فازی، را فراهم می‌کنند و برای تحلیل داده‌های آماری و
را فراهم می‌کنند و برای تحلیل داده‌های آماری و گرافیکی مناسب هستند. در Python، کتابخانه‌هایی مانند PyDEA و dealib برای تحلیل پوششی داده‌ها توسعه یافته‌اند. این کتابخانه‌ها ابزارهای ساده و کاربرپسندی برای پیاده‌سازی مدل‌های DEA ارائه می‌دهند و به‌ویژه برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده مناسب هستند. MATLAB با داشتن ابزارهایی مانند DEA Toolbox و Data Envelopment Analysis، محیطی مناسب برای پیاده‌سازی مدل‌های DEA فراهم می‌کند. این ابزارها امکان انجام محاسبات پیچیده و تحلیل‌های آماری را با استفاده از زبان
پیچیده و تحلیل‌های آماری را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی MATLAB فراهم می‌آورند. GAMS (General Algebraic Modeling System) یک زبان مدل‌سازی ریاضی است که برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده طراحی شده است. در تحلیل پوششی داده‌ها، GAMS با استفاده از زبان مدل‌سازی ریاضی خود، امکان پیاده‌سازی مدل‌های DEA را فراهم می‌کند. این نرم‌افزار به‌ویژه برای مدل‌های با تعداد متغیر و محدودیت‌های زیاد مناسب است. به طور کلی می توان گفت انتخاب نرم‌افزار مناسب برای تحلیل پوششی داده‌ها بستگی به نیازهای خاص پروژه و سطح تجربه کاربر
بستگی به نیازهای خاص پروژه و سطح تجربه کاربر دارد. برای پروژه‌های آماری و گرافیکی، R گزینه مناسبی است. برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، Python مناسب‌تر است. برای انجام محاسبات پیچیده، MATLAB و GAMS ابزارهای قدرتمندی ارائه می‌دهند. در نهایت، انتخاب نرم‌افزار باید با توجه به ویژگی‌های خاص پروژه و نیازهای تحلیل انجام شود. R. یکی از نرم‌افزارهای کاربردی و پرطرفدار در حوزه تحلیل پوششی داده‌ها، نرم‌افزار R است که به‌دلیل قابلیت‌های قدرتمند در برنامه‌نویسی و حل مسائل بهینه‌سازی، توجه ویژه‌ای به آن شده است.
حل مسائل بهینه‌سازی، توجه ویژه‌ای به آن شده است. کتابی که توسط دکتر فرهاد حسین زاده لطفی و همکارانش تهیه شده است، به‌صورت جامع و کاربردی، استفاده از کدهای پایه R را برای حل مسائل بهینه‌سازی در زمینه DEA معرفی می‌کند. این کتاب با ارائه مباحث مقدماتی در زمینه تحلیل پوششی داده‌ها و مجموعه‌های فازی، ابتدا تعاریف و مفاهیم لازم را شرح می‌دهد. سپس به مدل‌های DEA در محیط‌های «ساده (Crisp)» و «فازی (Fuzzy)» پرداخته و مدل‌های ریاضی مرتبط را با مثال‌های متعدد تشریح می‌کند. ساختار کتاب شامل بخش‌هایی از جمله: معرفی
می‌کند. ساختار کتاب شامل بخش‌هایی از جمله: معرفی تحلیل پوششی داده‌ها و مجموعه‌های فازی (صفحات ۱ تا ۱۷) معرفی و آموزش مقدماتی نرم‌افزار R (صفحات ۱۹ تا ۵۲) مدل‌های پایه DEA همراه با کدهای R (صفحات ۵۳ تا ۹۸) مدل‌های پیشرفته DEA با کدهای R (صفحات ۹۹ تا ۱۶۲) مدل‌های DEA فازی همراه با کدهای R (صفحات ۱۶۳ تا ۲۳۶) در این کتاب، کدهای برنامه‌نویسی R بر اساس داده‌های واقعی نوشته شده و به کاربران امکان می‌دهد که خودشان مدل‌های DEA و DEA فازی را پیاده‌سازی و تحلیل کنند. به این ترتیب، علاوه بر یادگیری تئوری، مهارت
کنند. به این ترتیب، علاوه بر یادگیری تئوری، مهارت کاربردی و توانایی حل مسائل پیچیده با کمک نرم‌افزار R نیز فراهم می‌شود. Python. در سال‌های اخیر، زبان برنامه‌نویسی پایتون به‌عنوان ابزاری قدرتمند در تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) شناخته شده است. کتابخانه‌های متعددی در این زمینه توسعه یافته‌اند که هرکدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود را دارند. در ادامه به معرفی برخی از این کتابخانه‌ها می‌پردازیم: 1. pyDEA کتابخانه pyDEA یک ابزار جامع برای انجام تحلیل پوششی داده‌ها در پایتون است. این کتابخانه از رابط‌های مختلفی
در پایتون است. این کتابخانه از رابط‌های مختلفی مانند رابط گرافیکی (GUI)، رابط خط فرمان (CLI) و همچنین امکان استفاده مستقیم در اسکریپت‌های پایتون پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند داده‌های ورودی را بارگذاری کرده، مدل‌های DEA را اجرا کرده و نتایج را ذخیره کنند. pyDEA از مدل‌های مختلفی مانند مدل‌های بازده به مقیاس متغیر (VRS) و ثابت (CRS) پشتیبانی می‌کند و برای نصب آن می‌توان از دستور زیر استفاده کرد: pip install pyDEA برای اطلاعات بیشتر و مستندات، می‌توانید به صفحه رسمی pyDEA مراجعه کنید. 2. dealib کتابخانه
صفحه رسمی pyDEA مراجعه کنید. 2. dealib کتابخانه dealib یک ابزار سبک و کاربرپسند برای انجام تحلیل پوششی داده‌ها است. این کتابخانه از مدل‌های مختلفی مانند مدل‌های انحرافی (Slack)، ضربی (Multiplier)، جمعی (Additive) و مدل‌های فوق‌کارایی (Super-efficiency) پشتیبانی می‌کند. همچنین، امکان تعیین جهت‌گیری ورودی (Input) یا خروجی (Output) و بازده به مقیاس متغیر (VRS) یا ثابت (CRS) را فراهم می‌آورد. برای نصب این کتابخانه می‌توان از دستور زیر استفاده کرد: pip install dealib مستندات کامل آن در صفحه رسمی dealib در دسترس
مستندات کامل آن در صفحه رسمی dealib در دسترس است. 3. dea-tools کتابخانه dea-tools یک بسته نرم‌افزاری متن‌باز است که به‌طور ویژه برای تحلیل داده‌های زمین‌نگاری و سنجش از دور طراحی شده است. این کتابخانه شامل توابع و الگوریتم‌هایی برای بارگذاری، پردازش و تحلیل داده‌های DEA است. برای نصب آن می‌توان از دستور زیر استفاده کرد: pip install dea-tools برای اطلاعات بیشتر، می‌توانید به صفحه رسمی dea-tools مراجعه کنید. 4. pyStoNED کتابخانه pyStoNED برای انجام تحلیل پوششی داده‌ها با استفاده از تابع فاصله‌ای جهت‌دار
پوششی داده‌ها با استفاده از تابع فاصله‌ای جهت‌دار (Directional Distance Function) طراحی شده است. این کتابخانه امکان انجام مدل‌های مختلف DEA را با توجه به ورودی‌ها و خروجی‌های مورد نظر فراهم می‌آورد. برای اطلاعات بیشتر، می‌توانید به مستندات pyStoNED مراجعه کنید. 5. Pyomo کتابخانه Pyomo یک ابزار قدرتمند برای مدل‌سازی و حل مسائل بهینه‌سازی در پایتون است. اگرچه Pyomo به‌طور خاص برای DEA طراحی نشده است، اما با استفاده از آن می‌توان مدل‌های DEA را به‌صورت سفارشی پیاده‌سازی کرد. Pyomo از مدل‌سازی ریاضی با استفاده
کرد. Pyomo از مدل‌سازی ریاضی با استفاده از زبان مدل‌سازی جبری (AML) پشتیبانی می‌کند و برای نصب آن می‌توان از دستور زیر استفاده کرد: pip install pyomo برای اطلاعات بیشتر، می‌توانید به صفحه رسمی Pyomo مراجعه کنید. منابع. متن چپ‌چین‌شده