资源描述：
《结合实例谈模糊优选模型在房地产开发方案优选中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、结合实例谈模糊优选模型在房地产开发方案优选中的应用於小慧(河海大学商学院，江苏，南京210098)摘要：对于房地产开发商来言，开发方案的确定是十分重要的环节。如何进行准确的抉择，从众多开发方案中选择一个最佳的开发方案一直是理论界关注的焦点。本文运用模糊数学以及层次法，通过房综合评价指标体系以及模糊综合评价模型的建立，设计出了基于模糊优选模型的房地产开发方案优选模型。最后通过实例验证了该模型的适用性。关键词：指标相对隶属度方案优选中图分类号：TU723.3文献标识码：AAnApplicationofFuzzyOptimizationModelontheSelectionfo
2、rtheRealEstateDevelopmentSchemeYuXiaohui(BusinessSchoolofHohaiUniversity,Nanjing,210098)Abstract:ForrealestateDevelopment,itisaveryimportantthingtochoosearightscheme.UsingthemethodsoffuzzymathematicsandAHP,thisdissertationgivesusanoptimizationmodelbasedonfuzzyoptimizationmodel.Atlast,this
3、modelisprovedbyanexample.KeyWord:IndexRelativegradeofaffiliationOptimizationofproject0引言房地产作为国民经济的一个重要行业,其发展的状况关系到每个国民的切身利益,关系到社会的安宁和和谐。而对于房地产开发企业来说，对于花大价钱购买到的土地，其具体开发方案的合理性对于地块开发的成功起着极其重要的作用。因此，有必要对开发方案的合理性进行评判，同时有多个开发方案时，需要建立相关的数学模型来进行优选，选出较好的开发方案。模糊评判经过几十年的发展，目前已经被广泛地应用于各行各业。该方法最大的优点是可
4、以将能够定量测取的因素以及难以量化的模糊因素全部都综合起来进行评判，因而对于解决现实中的许多现实问题具有十分重要的意义。本文结合扬州市某地块开发方案探讨模糊优选模型在房地产开发方案优选的具体应用。1模糊优选模型的建立1.1综合评价指标体系的建立针对房地产业的特点，本案建立的综合评价指标体系见图1-1。-8-1.2隶属度矩阵的确定1.2.1指标特征量的确定对于定量指标，我们直接取其数值作为其特征量。在本文建立的指标体系中，涉及到的指标主要包括：NPV（）、IRR（）、指标投资利润率（）、投资利税率（）；对于定性指标，我们采用专家打分的方法，首先让每位专家对第j个方案的第i个
5、评价指标给出评价区间[X1ij(k)，X2ij(k)](k=1，2，…，K;K为专家个数)；再用下式计算第j个方案第i指标的集值统计值xij在本文建立的指标体系中，涉及到的指标主要包括：市场需求（）、敏感性（）、社会效益（）、环境效益（）、主题（）、整体规划（）、开发理念（）。1.2.2指标隶属度矩阵R的确定对越大越优型指标，可用相对隶属度公式:(i;j=1,2,…,n)式（1）式中:rij为第j方案第i个指标隶属于优的程度;ximax=，ximin=;I1为越大越优型指标序号集。对越小越优型指标，按的余集计算指标隶属度，即:-8-(i;j=1,2,…,n)式（2）式中—
6、越小越优型指标序号集。根据式(1.1)、式(1.2)，可将指标特征量矩阵转换为指标隶属度矩阵:式（3）i=1,2,…,m；j=1,2,…,n1.3理想方案和负理想方案理想方案m个指标的隶属度应是全体方案相应指标隶属度的最大值。即:R*=(r1*r2*…r3*)式（4）其中，ri*=(i=1,2,…,m)负理想方案m个指标的隶属度应是全体方案相应指标隶属度的最小值。即:R-=(r1-r2-…rm-)式（5）其中，=(i=l，2，…，m)1.4AHP法确定指标权重本文主要运用层次分析法来计算各指标的权重。其步骤如下：1.4.1建立两两比较判断矩阵所谓两两比较，就是针对准则B，
7、比较两个元素和(i、j=1，2，…，n)哪个重要，重要多少，并把重要程度数量化。1.4.2计算相对重要性权重首先，计算判断矩阵每一行元素的乘积：,(i=1,2,…,n)；其次，计算上述乘积的n次方根:；第三，对向量归一化，即令，则Ｗ＝即为所求之特征向量，而就为各因素的相对重要性权重。1.4.3计算最大特征根值并进行一致性检验最大特征值，其中表示合成矩阵ＡＷ的第i个元素，由此即可进行一致性检验。由此计算偏离一致性指标CI=，并由己知阶数n，可查出平均随机一致性指标RI，然后计算出随机一致性比率：CR=CI/RI，若CR<0.10
