住宅小区智能化项目的方案优选报价决策模型研究

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1、住宅小区智能化项目的方案优选报价决策模型研究-->第1章绪论1.1研究背景、目的和意义一、研究背景＂智能建筑＂最早于八十年代初由美国前智能建筑学会在华盛顿提出。世界上第一幢智能大楼1984年出现在美国康州首府哈特福德市的城市广场为标志。我国则以1989年建成并投入使用的第一栋有明确设计定位的智能大楼一一北京发展大厦为标志。1992年前后，我国智能建筑真正形成规模并迅速发展。2000年12月1日，《全国住宅小区智能化系统示范工程建设要点与技术导则》（修订稿）正式颁布，标志着我国智能小区建设标准的确立。随着国民经济的发展，房地产行业的陋起，信息、通信、树络、自控等技

2、术的广泛应用及发展，使智能小区成为继智能建筑后的又一个热点。住宅小区智能化已成为小区内楼宇设备管理、物业管理的中枢神经系统。住宅小区智能化也己成为人们购房的热点，为居民带来以人为本的智能享受，实现建筑项目增值。智能化系统的构建涉及到±木建筑技术、信息网络技术、信息通信技术、现代控制技术、计算机技术等技术的集合，同时又是这些技术的统筹协调与管理。智能化系统的方案设汁更是一个基于对诸多系统、诸多产品、诸多技术发展深入了解基础之上的繁杂工程。如今，信息时代的高速发展使新产品、新技术、新工艺层出不穷，受益于信息技术发展的智能化小区也伴着互联网技术、物联网技术、云技术、创

3、新手写识别技术、智慧城市5G技术的部署、智能家居无线传感器树络感知技术以等全新技术理念的推进，从模拟时代步入了数字时代，逐步建立起一个集城市管理、公共服务、社会服务为一体的智能化社区。受到小区智能化项目系统配置的复杂性、系统涉及学科的多样性及专业领域的广泛性特点，如何设计一个先进合理、高效运作、高性价比的住宅小区智能化方案已成为一个焦点问题。..................1.2研究内容及方法一、研究内容本文主要研究小区智能化项目设计招标阶段在投标报价中的方案优化报价决策模型。本文首先从智能化方案报价现存问题进行分析，然后针对项目方案报价决策中的配置标准、产

4、品系统复杂性、投资决策的模糊性分别采用层次分析法、模糊综合评价法加以剖析；最后以S豪庭小区智能化项目为例、以DN花园、SM花园Z号楼等项目数据为补充对模型进行验证。具体包括以下七个部分：第1章，绪论。包括本文的研究背景、研究目的和意义、国内外研究现状、研究内容与技术路线。第2章，理论综述。对本文所选取的评价方法及选取原则进行描述，并对层次分析法、模糊综合评价法在项目中的运用做了简单介绍。第3章，影响方案优选报价的问题分析。对智能化小区系统方案优选中的配置标准现状，子系统多、技术产品更新快、产品繁杂，项目决策者对智能化系统投资决策的相对模糊性及项目方案缺乏与客户关

5、系维护需求的深入分析四个突出问题进行分析。第4章，小区智能化项目三级配置标准体系的构建。对第3章第一个问题在综合现有小区建筑形态及报价范围的基础上，将小区智能化系统配置标准分为经济适用房型、白领公寓型、高档别墅型兰大类。第5章，基于模糊层次综合评价法的方案优选报价模型构建。对第3章第二和第三个问题通过层次分析法进行方案优选指标体系的构建、指标体系权重的确定。在综合层次分析法和模糊综合评价法的前提下，通过模糊算子和隶属度函数量化数值建立智能化方案优选报价决策模型，通过层次分析法确定出报价决策评价指标的重耍度排序。第6章，基于模糊层次综合评价法的方案优化报价模型的应

6、用。通过S豪庭小区智能化项目进行模型的验证。第7章，结论和展望。在前文论述的基础上进行总结。......................第2章论文研究的理论基础2.1评价方法的选取鉴于层次分析法具有可将待解决问题按照不同结构层次进行层层剔离、层层分析的作用，模糊综合评价法具有对模糊语言和数学函数进行模糊量化进行综合评价的作用，故将两者进行结合进行问题的分析是最为行之有效的建模方法。本义通过层次分析法对智能化项目方案优选的各个方面进行综合，列出影响项目优选的各指标体系及各准则层因素。通过模糊综合评价法建立方案优选的模糊隶属度函数，最终通过模糊隶属度函数的计算结果和

7、隶属度函数图形形象直观的确定方案优选、定位的模糊区间。本文建模所需用到的数学理论主要有层次分析法、模棚综合评价法及进行层次分析权重分配的绝对比较法、确定模糊综合评价区间的隶属度函数。层次分析法在20世纪70年代初由T.L.Saaty首次提出。层次分析法是一种定量和定性相结合的决策和分析方法，是一种先分解后综合的系统解决方法。层次分析法首先把复杂问题分解为若干层次和若干因素，并将这些因素按一定的关系和方法进行分组，形成由目标层、准则层、次准则层组成的递阶层次结构。然后，通过两两比较判断的方式确定每一层次中各因素相对于上层某因数的重要性，即相对权重，并以相应的定量标

8、度值构成比较判断矩阵。最