EMMII-otazky - ústní zkouška

- 12 - 

 
9. Charakterizujte výstupově orientovaný model CCR. 
Někdy nám až tak nezáleží na zdrojích, ale chceme odpovídající výkon 
Hledá se tedy efektivní množství výstupů odpovídající daným vstupům. 
Pro každou jednotku se stanoví individuální váhy vstupů a výstupů 
-jednotka minimalizuje svůj koeficient technické efektivnosti fíH 
-váhy nemohou být záporné 
-při použití tohoto souboru vah pro všechny jednotky nesmí být žádný koeficient technické 
efektivnosti menší než jedna. 

- 13 - 

 
10. Uveďte a popište hlavní výhody a nevýhody modelů DEA (alespoň 2 výhody a 2 nevýhody). 
Výhody: 

•  Individuální model pro každou jednotku 

•  Dobře interpretovatelné výsledky 

•  Nevyžaduje agregovatelnost vstupů a výstupů 

•  Dobře si poradí s měkkými faktory (sociální, environmentální, apod.) jako vstupy a 

výstupy 

Nevýhody: 

•  Platnost výsledků je omezena na danou skupinu objektů 

•  Nezkoumá se efektivnost teoretická, ale praktická 

•  Náročné na ruční zpracování výpočtu (odpadá při použitý vhodného softwaru) 

 
7) Vícekriteriální optimalizace 
 
1. Uveďte praktický příklad použití modelu vícekriteriální optimalizace a zdůvodněte, proč je 
použití tohoto modelu v daných podmínkách adekvátní. 
Zemědělství – produkční x mimoprodukční funkce 
Investice – výnos x rizikovost 
Projektové řízení – čas x náklady 
Dopravní problémy – čas x spotřeba paliva 
Nelze vypsat přípustná řešení, pouze jsou omezeny podmínkou. 
 
 

2. Popište podstatu modelů vícekriteriální optimalizace. Jak nazýváme řešení, které pomocí tohoto 
modelu získáme? 
Cíl: nalézt řešení, které bude co nejlepší z hlediska více kritérií 
Kritéria mohou být protichůdná – řešení není optimální, pouze kompromisní 
Nepoužíváme „optimální řešení“, protože nemá řešení, které vyhovuje všem kritériím. 
Technicky se jedná o model vícekriteriálního lineárního programování 
Kompromisní řešení – řešení, které pomocí tohoto modelu získáme 
 
3. Uveďte a stručně popište komponenty modelu vícekriteriální optimalizace. 
Proměnné 
Omezující podmínky 
Účelové funkce 
Podmínky nezápornosti 
 
4. Uveďte a stručně charakterizujte alespoň tři přístupy k hledání kompromisního řešení v 
modelech vícekriteriální optimalizace. 
Agregace kriteriálních funkcí 
Převod kriteriálních funkcí na omezující podmínky 
Cílové programování – můžeme použít i u modelu s jedním kritériem, když nám nestačí použít 
max. nebo min. 
 
5. Co je to parciální optimalizace v modelech vícekriteriální optimalizace? Jak se provádí a jakou 
informaci nám poskytují její výsledky? 
Parciální optimalizace - Nalezení dílčích optimálních řešení. Optimalizace podle jednotlivých 
kriteriálních funkcí (bez ohledu na funkce ostatní) 
Výsledky zapisujeme do kriteriální tabulky. 
Po sestavení modelu (stanovení proměnných, omezujících podmínek, účelových funkcí a 
podmínek nezápornosti) si sestavíme graf, kde zakreslíme omezující podmínky a po té si 
zakreslíme účelové funkce optimální. Sestavíme si tabulku s optimálními účelovými funkcemi 
v řádcích a ve sloupcích jsou proměnné a pak účelové funkce z1….zk. Dopočítáme chybějící 
proměnné a účelové funkce. Po té z tabulky vybereme ideální a bazální variantu.  
Nestanoví nám přímo kompromisní variantu, ale určí nám intervaly, ve kterých se řešení má 
pohybovat. 
 
6. Co je to ideální varianta a bazální varianta v modelech vícekriteriální optimalizace? Jak je 
zjistíme? 
Ideální variant je tvořena z ideálních hodnot kritérií (nejlepší hodnota ve všech kritérií) 
Bazální varianta – bazální hodnoty kritérií (nejhorší hodnota ze všech kritérií)  
Vycházíme z parciální optimalizace, kdy si sestavíme model, sestavíme si řešení graficky, do grafu 
si zakreslíme optimální účelové funkce a proměnné. Po té si sestavíme tabulku s optimálními 
účelovými funkcemi a dopočítáme proměnné, které neznáme a účelové funkce. Vybereme nejlepší 
hodnoty všech účelových funkcí pro ideální variantu a pro bazální vybereme nejhorší hodnoty 
účelových funkcí.