Использование систем поддержки принятия решений в...

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«УРАЛЬСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АРХИТЕКТУРНО-ХУДОЖЕСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ» (ФГБОУ ВПО «УралГАХА»)

Институт Урбанистики

Кафедра прикладной информатики

Дипломная работа соответствует установленным

требованиям ГОС ВПО и допускается

к защите в ГАК

Заведующий кафедрой

ПИ______________________Г.Б.Захарова

«_____»___________2014 г.

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

080801 – Прикладная информатика в архитектуре

Использование систем поддержки принятия

решений в градостроительстве на примере

мельницы Борчанинова-Первушина

руководитель к.ф.-м.н., доцент студент Замятина

(ученая степень, звание, должность) (фамилия) Гущин Александр Николаевич Анна

(ФИО) (имя) Валерьевна

(подпись) (отчество)

рецензент

(ученая степень, звание, должность) (подпись)

группа ПИА 554/14

нормоконтролер оценка (подпись) Полякова И.А. дата защиты

(ФИО)

Екатеринбург 2014

2

РЕФЕРАТ

Пояснительная записка 69 с., 30 рисунков, 1 таблица, 51 литературный

источник, 3 приложения, 2 листа графической части (планшеты 600x800 мм).

Мультимедиа презентация.

Использование систем поддержки принятия решений в градостроительстве

на примере мельницы Борчанинова-Первушина.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, метод анализа

иерархий.

Цель работы: Вывод наиболее эффективного решения по назначению

объекта после реконструкции.

Выполнено: изучены методы решения задач многокритериальной

оптимизации, составлена система локальных критериев для памятника

архитектуры, проведен расчет локальных критериев, а также произведен

выбор окончательного решения о реконструкции здания под офисное.

Итогом работы стало решение о новой функции для памятника архитектуры

«Мельницы Борчанинова-Первушина», содержащий в себе анализ

альтернатив по локальным критериям, матрицы парных сравнений,

выведенные из программы СППР «Выбор», итоговое решение.

3

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ............................................................................................................. 5

1 ГРАДОСТРОИТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ КАК ЗАДАЧИ

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ............................................ 7

1.1 Система регулирования градостроительной деятельности .......................... 7

1.2 Постановка задачи многокритериальной оптимизации ................................ 9

1.3 Методики многокритериальной оптимизации ............................................. 13

1.4 Критерии эффективности при принятии градостроительных решений .... 23

1.5 Програмные продукты .................................................................................... 24

2 ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА "МЕЛЬНИЦА БОРЧАНИНОВА-

ПЕРВУШИНА"…………………………………………………………………27

2.1 Исторические сведения об объекте ............................................................... 27

2.2 Мельница Борчаниного-Первушина в настоящее время ............................ 29

2.3 Градостроительный анализ положения участка .......................................... 32

2.4 Планировочная и архитектурно-пространственная организация

памятника… ........................................................................................................... 35

3 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ О НАЗНАЧЕНИИ ОБЪЕКТА ПОСЛЕ

РЕКОНСТРУКЦИИ............................................................................................ 37

3.1 Возможные альтернативы с градостроительной точки зрения .................. 37

3.2 Матрица парных сравнений для различных альтернатив ........................... 45

3.3 Окончательное решение ................................................................................. 47

4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................... 49

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ................................... 50

ПРИЛОЖЕНИЕ А ............................................................................................... 58

ПРИЛОЖЕНИЕ Б ............................................................................................... 59

ПРИЛОЖЕНИЕ В ............................................................................................... 61

5

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы: заключается в том, что градостроительные решения

имеют многокритериальный характер. В реальных задачах приходится искать

лучшее решение, руководствуясь различными целями, причём эти цели в той

или иной степени могут противоречить друг другу. Поэтому возникает

необходимость оптимизации, то есть поиска такого решения, при котором

значение целевых функций были бы приемлемыми для постановки задачи.

При использовании многокритериальной оптимизации, которая представляет

собой метод решения задач, состоящих в поиске оптимального решения,

удовлетворяющего нескольким несводимым друг с другом критериям, выбор

правильного решения происходит намного проще.

Цель: Вывод наиболее выгодного решения по назначению объекта после

реконструкции.

Задачи:

1ознакомиться с методами решения задач многокритериальной

оптимизации;

2 сформулировать систему локальных критериев на примере объекта

мельницы Борчанинова -Первушина;

3 провести расчет локальных критериев;

4 выбрать окончательное решение;

Объект: Мельница «Борчанина-Первушина».

Предмет: автоматизация принятия градостроительных решений.

Пояснительная записка дипломной работы состоит из четырех глав.

6

В первой главе производится описание постановки задачи

многокритериальной оптимизации, методов многокритериальной

оптимизации и программных продуктов, а также описание

градостроительных задач, которые выступают в качестве задач

многокритериальной оптимизации.

Во второй главе происходит описание объекта, а именно: исторические

сведения, характеристика объекта в настоящее время, общие сведения о

территории, градостроительный анализ положения участка, планировочная

организация.

В третьей главе "Принятие решения о назначении объекта после

реконструкции" производится применение многокритериальной оптимизации

к процессу принятия решения о реконструкции памятника: составляются

альтернативы, критерии, по которым сравниваются альтернативы и

выводится окончательное решение.

7

1 ГРАДОСТРОИТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ КАК ЗАДАЧИ

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

1.1 Система градорегулирования

Проблемы правового регулирования городской застройки в настоящее

время приобретают чрезвычайную актуальность. Современный город -

сложный организм, который включает не только здания и сооружения, но и

системы транспортной, инженерной и социальной инфраструктуры. В

отношениях, складывающихся в связи с застройкой городских территорий,

участвуют многие субъекты: государство, муниципальные образования,

правообладатели существующих на определенной территории объектов,

население соответствующих территорий. Это свидетельствует о

необходимости существования четких правил застройки территории города,

которые должны обеспечивать защиту интересов всех участников

складывающихся в ходе застройки отношений [5].

Государственная политика в настоящее время направлена на создание

системы нормативных правовых актов, регулирующих отношения в сфере

застройки. Основной нормативный акт - Градостроительный кодекс РФ,

который закрепляет принципы законодательства о градостроительной

деятельности, где указывает на обеспечение устойчивого развития

территорий, которое определяется как обеспечение «при осуществлении

градостроительной деятельности безопасности и благоприятных условий

жизнедеятельности человека», ограничение негативного воздействия

хозяйственной и иной деятельности на окружающую среду и обеспечение

охраны и рационального использования природных ресурсов в интересах

настоящего и будущего поколений [1].

К настоящему времени большинство городских поселений России

столкнулись с проблемами, вызванными хаотичным (неустойчивым)

8

развитием городских территорий. Нередки ситуации, когда в результате

строительства объектов не учитываются потребности территории в

энергоресурсах, и ввод в эксплуатацию крупного объекта приводит к

нехватке мощностей для строительства и эксплуатации других зданий и

сооружений, не уделяется должного внимания обеспеченности

соответствующей территории объектами социальной инфраструктуры, и

население нового микрорайона вынуждено пользоваться услугами больниц,

школ, детских садов, находящихся на значительном расстоянии от места

жительства. Возникают ситуации, когда строительство объекта, на первый

взгляд удачно вписывающегося в существующую застройку (с точки зрения

архитектурного облика, обеспеченности коммуникациями, транспортной и

социальной инфраструктурой, местоположения и пр.), существенно

затрудняет дальнейшее развитие территории (в связи с этим в городах

появился термин "точечная застройка", который определенно имеет

негативный оттенок) [14].

Непредсказуемость развития территории влечет ошибки в оценке

существующих объектов недвижимости. Каждый объект недвижимости

уникален, и на его оценку влияет целый комплекс факторов, одним из

которых является местоположение объекта. Другой комплекс проблем,

вызванных неопределенностью в отношениях по застройке территорий

городских поселений, связан с порядком принятия решений по вопросам

градостроительной деятельности, и в первую очередь - по вопросам

предоставления земельных участков под строительство. В ситуации, когда

принятие решения о строительстве определенного объекта на земельном

участке в составе городской территории зависит не только и не столько от

объективных предпосылок к необходимости создания такого объекта,

сколько от усмотрения конкретного чиновника, дающего разрешение на

строительство, создается благоприятная почва для развития коррупции. В

9

итоге можно наблюдать, как процесс городской застройки развивается

вопреки потребностям населения территорий [25].

1.2 Постановка задачи многокритериальной оптимизации

В практической деятельности часто встречаются задачи, заключающиеся в

поиске лучшего решения при наличии различных несводимых друг к другу

критериев оптимальности. В сложных ситуациях приходится иметь дело не с

одной, а сразу с несколькими целевыми функциями.

Так будет, например, когда какое-то явление, объект или процесс

рассматривается с различных точек зрения и для формализации каждой точки

зрения используется соответствующая функция [46]. Если явление

рассматривается в динамике, поэтапно и для оценки каждого этапа

приходится вводить отдельную функцию, в этом случае также приходится

учитывать несколько функциональных показателей [38].

Нижеследующее рассмотрение посвящено ситуации, когда имеется

несколько числовых функций , ³- , определенных на

множестве .

В зависимости от содержания задачи выбора эти функции

называют критериями оптимальности, критериями эффективности, целевыми

функциями, показателями или критериями качества.

Проиллюстрируем введенные термины, рассмотрев задачу выбора

наилучшего проектного решения. В этой задаче множество состоит из

нескольких конкурсных проектов (например, строительства нового

предприятия), а критериями оптимальности могут служить стоимость

реализации проекта и величина прибыли , которую обеспечит данное

проектное решение (т.е. построенное предприятие). Если ограничить

рассмотрение данной задачи лишь одним критерием оптимальности,

практическая значимость решения такой задачи окажется незначительной. В

10

самом деле, при использовании только первого критерия будет выбран самый

дешевый проект, но его реализация может привести к недопустимо малой

прибыли. С другой стороны, на строительство самого прибыльного проекта,

выбранного на основе второго критерия оптимальности, может просто не

хватить имеющихся средств [11].Поэтому в данной задаче необходимо

учитывать оба указанных критерия одновременно. Если же дополнительно

стараться минимизировать нежелательные экологические последствия

строительства и функционирования предприятия, то к двум указанным

следует добавить еще один – третий критерий и т.д. Что касается ЛПР(лицо

принимающее решение), осуществляющего выбор проекта, то в данной

задаче таковым является глава администрации района, на территории

которого будет построено предприятие, при условии, что это предприятие

является государственным. Если же предприятие – частное, то в качестве

ЛПР выступает глава соответствующей фирмы.

Указанные выше числовые функции (они могут быть названы частными

критериями оптимизации) образуют векторный критерий

(1)

который принимает значения в -мерном арифметическом пространстве .

Это пространство называют критериальным пространством или

пространством оценок, а значение векторного критерия при

определенном именуют векторной оценкой возможного решения .

Все векторные оценки образуют в пространстве множествовозможных

оценок. [37].

Задачу выбора, содержащую множество возможных решений и

векторный критерий , обычно называют многокритериальной задачей.

Предположим, что данные компоненты задачи выбора сформированы, четко

описаны и зафиксированы. Опыт показывает, что в терминах

11

критерия чаще всего не удается выразить всю гамму «пристрастий»,

«вкусов» и предпочтений данного ЛПР.

С помощью векторного критерия лишь намечаются определенные цели,

которые нередко оказываются весьма противоречивыми [23,24,26].

Эти цели одновременно, как правило, достигнуты быть не могут, и

поэтому речь может идти о компромиссном решении.

Задачу векторной оптимизации сформулируем следующим образом: найти

- минимум целевых функций ,

- максимум целевых функций

по поисковым переменным при наличии ограничений:

- на поисковые переменные:

, l=1(1)L; L-число поисковых переменных.

-на поисковые переменные в виде функциональных неравенств

: , j=1(1)J; J- число функциональных неравенств.

- на поисковые переменные в виде функциональных равенств :

, i=1(1)I. I- число функциональных равенств.

Для сравнения критериев, имеющих разный физический смысл (и

естественно разные размерности), проведем нормализацию критериев в

следующем виде:

для целевых функций ,

, i=1,……..m,

для целевых функций

12

i=m+1,…,M.

Эти функции сглаживают поверхность значений R и являются

монотонными. Кроме того ,значения ,что обеспечивает

инвариантность к масштабу изменения критериев.

Это обстоятельство позволяет сформулировать задачу

многокритериальной оптимизации в следующем виде:

Найти минимум целевых

функций

по поисковым переменным при наличии ограничений:

- на поисковые переменные:

, l=1(1)L; L-число поисковых переменных.

- на поисковые переменные в виде функциональных неравенств

: , j=1(1)J; J- число функциональных неравенств.

- на поисковые переменные в виде функциональных равенств :

, i=1(1)I. I- число функциональных равенств[6].

Задача многокритериального математического программирования имеет

вид:

max{f1(x)=F1},

max{f2(x)=F2},

...

max{fk(x)=Fk}, при xєX, где

X – множество допустимых значений переменных х;

k – число целевых функций (критериев);

Fi – значение i-го критерия (целевой функции),

13

“max” – означает, что данный критерий нужно максимизировать.

Заметим, что по существу многокритериальная задача отличается от обычной

задачи оптимизации только наличием нескольких целевых функций вместо

одной [7,10].

1.3 Методики многокритериальной оптимизации

1) Принцип справедливого компромисса.

Пусть все локальные критерии, образующие вектор эффективности, имеют

одинаковую важность.

Справедливым будем считать такой компромисс, при котором

относительный уровень снижения качества по одному или нескольким

критериям не превосходит относительного уровня повышения качества по

остальным критериям (меньше или равен) [2,4,8].

Этому принципу можно дать следующую математическую интерпретацию.

Пусть в области компромиссов Гх даны два решения х’ и х’’, качество

которых оценивается критериями F1(х) и F2(х). Решение х' превосходит

решение х’’ по критерию F1, но уступает ему по критерию F2. Необходимо

сравнить эти решения и выбрать наилучшие на основе принципа

справедливого компромисса [6].

Для сравнения этих решений на основе принципа справедливого

компромисса введем меру относительного снижения качества решения по

каждому из критериев – цену уступки x:

где и — абсолютные снижения уровня критериев при переходе от

14

решения х' к решению х'' (для критерия F1) и при обратном переходе (для

критерия F2).

Если относительное снижение критерия F1 больше, чем критерия F2, то

следует отдать предпочтение решению х'. Это следует из сравнения цены

уступки по каждому критерию.

Алгоритм решения задачи векторной оптимизации, основанный на принципе

справедливого компромисса, включает следующие шаги.

Шаг 0. Выбираем х' и х’’є Dx.

Шаг 1. Вычисляем по формулам (3.1) х1 и х2.

Шаг 2. Если х1>х2, то выбираем х', если х1<х2. то выбираем х2.

Шаг 3. Если не существует вектора хєX предпочтительнее xI или xII, то

решение останавливается, иначе выбираем новый вектор xIII и переходим к

шагу 1.

Модель определения области компромиссов, а также модель справедливого

компромисса инвариантны к масштабу измерения критериев [12,15]. Однако

первая из них является вспомогательной при выборе решения, а другая может

быть использована только в тех ситуациях выбора решения, для которых

идея справедливого компромисса может быть оправдана. Поэтому в

большинстве случаев приходится прибегать к иным принципам

оптимальности, имеющим смысл только в случае нормализованного

пространства критериев, когда все локальные критерии имеют единый

масштаб измерения. Однако в большинстве случаев масштабы измерения

критериев неодинаковы, и возникает необходимость проводить

нормализацию критериев, т. е. искусственно приводить их к единой мере.

Большинство принципов нормализации основывается на введении

идеального решения, т. е. решения, обладающего идеальным вектором

15

эффективности Fи [20,21,28]. Это идеальное решение можно априорно

предположить исходя из информации об объекте, а можно решить задачу

оптимизации для каждого локального критерия и соответствующее этим

решениям значение вектора эффективности принять за идеальный вектор

эффективности Fи. Тогда выбор оптимального решения становится

равнозначным наилучшему приближению к этому идеальному вектору Fи =

(Fи , … , Fиn) В этом случае вместо действительного значения критериев

рассматриваются или их отклонение от идеального значенияdFj=Fиj – Fj или

их безразмерное относительное значение .

При решении данной проблемы используются оба способа нормализации.

Таким образом, успешное решение проблемы нормализации во многом

зависит от того, насколько точно и объективно удается определить идеальное

качество решения [13].

После нормализации критериев эффективности задача выбора решения

приобретает ясный математический смысл [30,32]. В теоретико-

множественном отношении она становится задачей упорядочивания

ограниченных векторных множеств, а с точки зрения теории приближений –

задачей приближения в метрическом конечномерном пространстве. Это дает

возможность проводить обоснованный выбор принципов оптимальности и

выявлять их логический смысл [31].

Итак, для данного случая принцип оптимальности идентичен принципу

приближения, а обобщенный скалярный критерий оптимизации – критерию

приближения, являющемуся некоторой функцией отклонения от идеальной

функции[19].

2) Принцип слабой оптимальности по Парето.

Вектор х1єХ называется слабо оптимальным по Парето решением

(оптимальным по Слейтеру), если не существует вектора х1єХ, такого, что

16

Пусть xoj (i=1,m) есть оптимальные решения для обычных скалярных

оптимизационных задач, каждая из которых максимизирует компоненту Fi(х)

вектора F (х):

(1.1)

Если они являются максимальными решениями для каждой i, то считаем, что

Fj(xoj) >Fi(xj) (i=1,m), где xoj — оптимальное решение задачи (1.1).

Положим, что Soj изображает множество решений, каждое из которых

соответствует компоненту Fj, и Soj = {x|Fj(x)?<=Fj(xoj)+aj}, где aj

представляет допустимое количество ограничений соответствующей области

по отношению к Fj. Тогда оптимальное достаточное решение это такое

решение, при котором минимальный компонент (наихудший компонент)

максимизируется на множестве, удовлетворяющем достаточному условию

хєХ и хєSo1nSo2n…,Som. Оно может быть сформулировано как

max z (1.2)х, z при

Fj(x)>=z; (1.3)

Fi(x)>=Fj(x)oj—aj, i=1,m; (1.4)

хєХ. (1.5)

Здесь задача (1.2) – (1.5) неразрешима, если аj не настолько велико, что

пересечение {S°j} непусто. Величины аj должны быть определены на основе

значений Fj(xoj) или анализа точности. Можно доказать, что оптимальное

решение задачи (1.2) – (1.5) есть оптимальное решение по Парето.

Алгоритм решения задачи имеет следующие этапы [36,39,40].

Шаг 1. Полагаем l=1 и решаем задачу

max z

17

х, z приFj(x)>=z;

Fi(x)>=Fj(x)oj—aj, i=1,m; хєХ.

Вызываем исходное решение x1 и оцениваем целевую функцию F(x1).

Шаг 2. Когда хl задано, разлагаем F(хl) на удовлетворительные и

неудовлетворительные компоненты. Обозначим их соответственно через Sl

и l.

Если Sl , тогда эта задача считается неразрешимой, а если Sl , то х1 —

оптимальное, отвечающее требованиям решение. Если <> и Sl<> , то

для jєSl определяется аlj>0, допустимое по отношению к Fj(xl) [аlj=0

означает, что j-я целевая функция fj(x) не может принимать значение,

отличное от fj (xl)].

Ш а г 3. Решаем задачу

max z

х, zпри условииFj(x)єz, jє l ;

Fi(x)>=Fj(x)oj—aj, jєSl; хєХ.

Вызываем исходное решение xl+l. Если xl+1=xl, то задача будет

неразрешимой; если xl+1<>xl, то полагаем 1 = 1+1 и возвращаемся к шагу 2.

При этом алгоритм заканчивается [19].

3) Принцип приближения по всем локальным критериям к идеальному

решению.

В основу данного подхода положена идея приближения по всем критериям.

Пусть дана задача многокритериального программирования

max{f1(x)=F1},

max{f2(x)=F2}, (1.6)

max{fk(x)=Fk}, xєX, и заданы граничные условия

18

(1.7)

(1.8)

x1>=0, x2>=0, …, xn>=0. (1.9)

Среди решений системы (1.6) – (1.9) требуется отыскать такое значение

вектора х*(х*1, … , х*n), при котором локальные критерии примут по

возможности максимальное (минимальное) значение одновременно.

Рассмотрим каждую отдельную функцию fi(x) и допустим, что для каждого

фиксированного i (i=1,m) решена задача максимизации. Пусть

соответствующие оптимальные планы характеризуются векторами

xoi(xo1, xo2,…, xon), i=1,m (1.10)

На этих оптимальных планах определим значения критериев соответственно

Foi=(Fi(xo1), Fi(xo2),…, Fi(xon)) (1.11)

Естественно, что векторы (1.10), определяющие векторы точки в

пространстве переменных (x1, x2,…, xn)є , будут разными: некоторые из

них могут совпадать друг с другом.

Рассмотрим вектор F(х) с компонентами F(x)|Foi из (1.10) и составим квадрат

евклидовой нормы

(1.12)

вектора F(x) - Fo, определенного для всех xє .

Заметим, что Fo будет представлять собой единичный вектор в пространстве

вектора F(x). Назовем его идеальным значением вектора F(x) [41-44].

Поставленная задача теперь сформулируется так: дана система целевых

функций (1.6) и даны условия задачи (1.7) – (1.9). Требуется определить

точку xє , в которой функция R(x) достигает минимума.

Таким образом, отыскание векторно-оптимального плана xє в данной

задаче сведено к оптимизации выражения (1.12) на решениях системы

19

линейных неравенств (1.7) – (1.9). Поскольку выражение (1.12) представляет

собой квадратичную функцию переменных х1, …, хп, то задача отыскания

векторно-оптимального плана свелась к задаче выпуклого

программирования:

Задана выпуклая функция R(x), определенная на множестве xє . Требуется

отыскать точку xє , обеспечивающую выполнение условия R(x*) = minR(x),

xє .

Таким образом, алгоритм решения задачи (1.7) – (1.9) состоит из двух

основных этапов:

этап 1: maxFi(x), i=1, m;

этап 2: min R(x).

3. Метод квазиоптимизации локальных критериев (метод последовательных

уступок) [47-49].

В этом случае осуществляется поиск не единственного точного оптимума, а

некоторой области решений, близких к оптимальному, – квазиоптимального

множества. При этом уровень допустимого отклонения от точного оптимума

определяется с учетом точности постановки задачи (например, в зависимости

от точности вычисления величины критериев), а также некоторых

практических соображений (например, требований точности решения задачи)

[50,51].

Вначале производится качественный анализ относительной важности

критериев; на основании такого анализа критерии располагаются и

нумеруются в порядке убывания важности, так что главным считается

критерий F1, менее важен F2, затем следуют остальные локальные критерии

F3, F4,.. ., Fm. Максимизируется первый по важности критерий F1 и

определяется его наибольшее значение M1. Затем назначается допустимое

снижение (уступка) d1>=0 критерия F1. Определим новую допустимую

область X(1), как подобласть X вида

20

X(1) = Xn{x|F1(x)>=M1-d1}

Такой подход позволяет значительно сузить первоначальную допустимую

область X, когда переходим к следующему по важности критерию.

После этого находим наибольшее значение М2 второго критерия F2 на

множестве X(1) , т. е. при условии, что значение первого критерия должно

быть не меньше, чем M1-d1. Снова назначается значение уступки d2>=0, но

уже по второму критерию, которое вместе с первым используется при

нахождении условного максимума третьего критерия, и т. д. Наконец,

максимизируется последний по важности критерий Fm при условии, что

значение каждого критерия Fr из m—1 предыдущих должно быть не меньше

соответствующей величины Мr - dг; получаемые стратегии считаются

оптимальными:

X(i) = X(i-1)n{x|Fi(x)>=Mi-di}

Таким образом, оптимальной считается всякая стратегия, являющаяся

решением последней задачи из следующей последовательности задач:

1) найти M1= supF1(x), xєX;

2) найти M2= supF2(x), xєX; (1.13)

…

m) найти Mm= supFm(x), xєX;

Если критерий Fm на множестве стратегий, удовлетворяющих ограничениям

задачи m) из (1.13) не достигает своего наибольшего значения Мm, то

решением многокритериальной задачи считают максимизирующую

последовательность {xk} из последовательности множеств

Xm-1 Xm-2 … X1 X

Практически подобные максимизирующие последовательности имеет смысл

рассматривать и для того случая, когда верхняя грань в задаче m достигается,

так как для решения экстремальных задач широко применяются итеративные

методы.

21

Алгоритм решения задачи векторной оптимизации включает следующие

шаги.

Шаг 1. Пусть х01 — решение задачи (1.13)

max Fl(x), xєX

Шаг 2. Пусть xok - решение задачи

max Fk(x), xєX(k-1)

где Xk определяется из (1.13).

Шаг 3. Если k<m, то устанавливаем k=k+1 и повторяем шаг 2. Если k = m, то

хom считаем оптимальным решением.

Алгоритм закончен.

Значения уступок di (i=1,m) последовательно назначаются при изучении

взаимосвязи частных критериев.

Вначале решается вопрос о назначении допустимого снижения d1 первого

критерия от наибольшего значения М1. Практически для этого задают

несколько величин уступок d11 ,d21, d31 ... и путем решения задачи (1.13)

определяют соответствующие максимальные значения М2(d11), М2(d21),

М2(d31),... второго критерия. Далее рассматривают пару критериев F2 и F3.

Вновь назначают пробные значения уступок d12 , d22 ... и, решая задачу,

отыскивают наибольшие значения М3(d12), М3(d22). Полученные данные

анализируют, назначают d2, переходят к следующей паре критериев F2 и F3 и

т. д. Наконец, в результате анализа взаимного влияния критериев Fm-l и Fm

выбирают значение последней уступки dm-1 и отыскивают оптимальные

стратегии, решая задачу m из (1.13) (обычно ограничиваются нахождением

одной такой стратегии) [27].

Таким образом, хотя формально при использовании метода

последовательных уступок достаточно решить лишь от задач (1.13), однако

для назначения значения уступок с целью выяснения взаимосвязи частных

критериев фактически приходится решать существенно большее число таких

22

задач.

Для решения многокритериальной задачи нужно так ранжировать критерии,

чтобы потом удобнее было выбирать значения уступок.

Учитывая вышеизложенное, можно сделать следующий вывод. Метод

последовательных уступок целесообразно применять для решения тех

многокритериальных задач, в которых все частные критерии естественным

образом упорядочены по степени важности, причем каждый критерий

настолько существенно более важен, чем последующий, что можно

ограничиться учетом только попарной связи критериев и выбирать

допустимое снижение очередного критерия с учетом поведения лишь одного

следующего критерия.

Особенно удобным является случай, когда уже в результате

предварительного анализа многокритериальной задачи выясняется, что

можно допустить уступки лишь в пределах «инженерной» точности (5-10%

от наибольшей величины критерия) [19].

4) Метод свертывания векторного критерия в суперкритерий.

Одним из распространенных методов решения многокритериальных задач

является метод сведения многокритериальной задачи к однокритериальной

путем свертывания векторного критерия в суперкритерий. При этом каждый

критерий умножается на соответствующий ему весовой коэффициент

(коэффициент важности).

,

При этом возникают трудности с правильным подбором весовых

коэффициентов аi.

Существуют различные способы выбора коэффициентов аi. Одним из них

является назначение аi в зависимости от относительной важности критериев.

Такой подбор указанных коэффициентов можно выполнять согласно таблице:

23

Таблица 1.1. Шкала относительной важности

Интенсивность относительной

важности Определение

1 Равная важность сравниваемых требований

3 Умеренное (слабое) превосходство одного

над другим

5 Сильное (существенное) превосходство

7 Очевидное превосходство

9 Абсолютное (подавляющее) превосходство

2,4,6,8 Промежуточные решения между двумя

соседними оценками

1.4 Критерии эффективности при принятии градостроительных решений

Для того чтобы получить действительно лучшее итоговое решение,

необходимо определить ряд критериев, по которым будут сравниваться

возможные варианты организации территории.

1) Зона обслуживания.

Размер зоны обслуживания очень важен, поскольку необходимо

учитывать количество потребителей.

2) Цена за квадратный метр.

При сравнении объектов важно необходимо уделять внимание

стоимости, поскольку всегда нужно стремиться к минимизации затрат.

3) Необходимое количество парковочных мест.

Парковки- в современном городе необходимо учитывать не только

количество пользователей, но и то, куда они будут оставлять свой

транспорт.

4) Доходы.

24

Для инвестора важно знать, что будет приносить большую пользу.

5) Использование преимуществ центрального местоположения.

Один и тот же объект в разных частях города может иметь совершенно

разное значение. Поскольку рассматриваемый участок находится в

центре города, необходимо использовать все положительные черты

этого местоположения.

1.5 Программные продукты

Система поддержки принятия решений (СППР) "Выбор" - аналитическая

система, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и

удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить

набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать

значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов,

найти неточности и противоречия в суждениях лица принимающего решение

(ЛПР)/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и

обосновать полученные результаты. Система опирается на математически

обоснованный метод анализа иерархий Томаса Саати.Клиентская часть

представляет собой Windows-приложение, оно написано для работы под

управлением Windows 2000, XP, Vista, 7.Системные требования сведены к

минимуму. С использованием СППР "Выбор" принятие решений станет

значительно проще, т.к. приложение позволяет получить решение проблемы

в кратчайшие сроки с минимальными усилиями. Многолетний опыт

эксплуатации системы показал, что она с успехом может применяться для

решения многих практических задач [22].

Практическое преодоление трудностей, связанных с принятием решения,

состоит во включении лица принимающего решение в процесс построения

моделей и принятия решений на их основе. Для этого предназначены

человеко-машинные (имитационные) системы. Одним из классов таких

25

систем являются системы поддержки принятия решений, в рамках которых

опыт и неформализованные знания ЛПР сочетаются с математическим

исследованием [33].

СППР "Выбор" на основе МАИ может использоваться при решении

следующих типовых задач:

оценка качества организационных, проектных и конструкторских

решений;

определение политики инвестиций в различных областях;

задачи размещения (выбор места расположения вредных и опасных

производств, пунктов обслуживания);

распределение ресурсов;

проведение анализа проблемы по методу "стоимость-эффективность";

стратегическое планирование;

проектирование и выбор оборудования, товаров;

выбор профессии, места работы, подбор кадров.

Система поддержки принятия решений СОВЕТНИК - универсальная

программа оценки решений, предназначенная для многокритериальной

оценки вариантов принимаемых решений посредством расчета рейтингов.

Позволяет составить список критериев, которым должно удовлетворять

решение проблемы, определить весовую, рейтинговую значимость каждого

критерия. Далее, составить список альтернатив и указать вес каждой

альтернативы по каждому критерию. В итоге, применяя известный из теории

принятия решений метод среднеарифметических рангов, рассчитывается

результирующий рейтинг каждой альтернативы. При этом решения,

достойные к принятию, будут иметь наибольший рейтинг. То есть,

программа позволяет через расчет рейтинга отбросить худшие решения и

26

принимать те решения, которые наилучшим образом удовлетворяют

задаваемым критериям [45].

Универсальная система поддержки принятия решений, предназначенная

для индивидуального использования. Позволяет составить

список критериев, которым должно удовлетворять решение

проблемы, определить весовую значимость каждого критерия. Далее,

составить список альтернатив и назначить вес каждой альтернативы

по каждому критерию. В итоге, применяя известный из теории

принятия решений метод среднеарифметических рангов, рассчитывается

результирующий рейтинг каждой альтернативы. При этом решения,

достойные к принятию, будут иметь наибольший рейтинг. То есть,

программа позволяет через расчет рейтинга отбросить худшие решения и

принимать те решения, которые наилучшим образом удовлетворяют

задаваемым критериям [3].

27

2 ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА «МЕЛЬНИЦА БОРЧАНИНОГО-ПЕРВУШИНА»

2.1 Исторические сведения об объекте

Мельница Борчанинова-Первушина - заброшенный мукомольный завод.

(см. рис. 2.1, 2.2)

Рис. 2.1- «Мельница Борчанинова-Первушина» вид 1

Рис. 2.2- «Мельница Борчанинова-Первушина» вид 2

14 октября 1906г. предприниматель Александр Ефремович Борчанинов

купил «пустопорожнее место» на берегу реки Мельковки, которое

находилось близ железнодорожного вокзала. Здесь он собирался построить

28

мельницу. Местная пресса тогда писала: «Мельница эта с помолом в 6 тысяч

пудов пшеницы и 2 тысячи пудов ржи в сутки будет крупнейшим не только

на Урале, но и в России предприятием …».

По легенде, строить завод в центре города предпринимателю не разрешил

градоначальник. Тогда Борчанинов заявил, что станет строить на пустыре

гостиницу, и эта затея понравилась городским властям куда больше.

Предприниматель задумал возвести фабрику под видом гостиницы и

сообщить об этом лишь тогда, когда станет поздно что-либо менять: по

завершении строительства. Отсюда и внешний облик фабрики, построенной в

стилевых формах эклектики и больше похожей на апартаменты или

гостиницу, но никак не на промышленное сооружение [35].

Увидеть свою грандиозную задумку воплощенной в жизнь

предприниматель не успел. 30 июля 1907 года он скончался, упав со

строительных лесов. Строительство мельницы было продолжено, но не

прошло и года, как город вновь ахнул. В 1908 году временные подпорки не

выдержали давления, и весь левый угол пятиэтажного здания рухнул.(см.

рис. 2.3)

Рис. 2.3 - «Мельница Борчанинова-Первушина» разрушенный угол

Несмотря на все сложности, в 1909 году мельница была запущена.

29

Еще некоторое время она оставалась собственностью семьи Борчаниновых,

а в 1914 году она перешла к другому владельцу – купцу Е.И. Первушину.

Сегодня это здание является памятником архитектуры и объектом

культурного наследия регионального значения. Мукомольня смогла

пережить революцию и падение Союза, но не выстояла перед кризисом

начала 2000-х, когда «Екатеринбургский мукомольный завод» остановил

производство [16].

2.2 Мельница Борчанинова-Первушина в настоящее время

Участок, предоставленный ООО «СтройГрад» (кадастровый № КН

66:41:0206014:13, общ.пл. 19 554 м2) на котором в данный момент

расположен объект культурного наследия «Комплекс мельницы

Борчанинова-Первушина» располагается на улице Челюскинцев, 108,

г.Екатеринбурга.(см. рис. 2.4)

Рис. 2.4 - Мельница в настоящее время

В соответствии с приказом Министерства по управлению

государственным имуществом Свердловской области от 14.05.2013 г. № 541-

30

ПП «Об утверждении предмета охраны объекта культурного наследия

регионального (областного) значения» участок является объектом

культурного наследия [17].

В соответствии с Правилами землепользования и застройки г.

Екатеринбурга данный участок относится к территориальной зоне Ц-1,

которая трактуется как Зона обслуживания и деловой активности городского

центра.

Зона обслуживания и деловой активности городского центра Ц-1 выделена

для обеспечения правовых условий использования, строительства и

реконструкции объектов недвижимости, не являющихся объектами

культурного наследия, с широким спектром административных, деловых,

общественных, культурных, обслуживающих и коммерческих видов

использования многофункционального назначения [19].

Основные виды разрешенного использования недвижимости в границах

зоны Ц-1:

– административные и офисные здания,

– многофункциональные комплексы общественно-жилого назначения,

– объекты культуры, искусства,

– объекты торговли,

– объекты медицинского и фармацевтического обслуживания,

– объекты бытового обслуживания,

– гостиницы,

– спортивные сооружения,

– учреждения высшего и среднего специального образования,

31

– научно-исследовательские и проектные институты,

– предприятия общественного питания,

– финансово-кредитные учреждения,

– детские сады, иные объекты дошкольного воспитания,

– школы общеобразовательные и специального образования,

– объекты досуга,

– многоквартирные дома смешанного использования с квартирами на

верхних этажах,

– объекты связи и телевидения.

Вспомогательные виды разрешенного использования:

– участковые пункты милиции,

– подземные и встроенные в здания гаражи и автостоянки,

– парковки,

– площадки детские, спортивные, хозяйственные, для отдыха,

– общественные туалеты,

– объекты пожарной охраны,

– жилищно-эксплуатационные и аварийно-диспетчерские службы,

– пункты оказания первой медицинской помощи,

– элементы благоустройства, зеленые насаждения.

Условно разрешенные виды использования:

– отделения милиции,

32

– общежития,

– объекты религиозного назначения,

– автостоянки на отдельных земельных участках, подземные, наземные

многоуровневые с объектами обслуживания автотранспорта,

– автосалоны – выставки образцов автомобилей, автомойки.

2.3.Градостроительный анализ положения участка

Участок ООО «СтройГрад» находится в центральной части города. Площадь

участка – 1.955 га. Границами участка являются:

на севере участок ограничен автодорогой местного значения,

которая расположена между ул. Проспект Космонавтов-Московская;

на востоке – участком жилой застройки;

с юга – участком жилой застройки;

с запада – территорией гостиницы «Маринс Парк Отель».

Территория участка представляет собой равнину с незначительным

повышением рельефа к югу, с отметками рельефа 258 м в южной, наиболее

повышенной точке участка, и основным уровнем отметок 257. Обследуемый

земельный участок на 10% покрыт естественными лесными насаждениями.

На юго-западе от участка располагается городской пруд.

Население города практически не использует данный участок для каких-

либо видов деятельности. Участок огражден забором, что ограничивает

доступ к территории.

В настоящее время элементы первоначального оборудования неразрывно

сочетаются с элементами более позднего оборудования: середины и второй

33

половины ХХ века. Это обстоятельство делает нецелесообразным сохранение

и музеефикацию оборудования. Также необходимо учитывать, что

оборудование плотно заполняет весь объем мельницы(см. рис. 2.5,2.6,2.7),

поэтому его сохранение подразумевает невозможность современного

использования здания ни по первоначальному назначению в связи с

моральным и физическим устареванием оборудования для производства

пищевой продукции, ни по любому новому назначению. Представляется

целесообразным сохранение ряда фрагментов первоначального

оборудования, выбранных по заключению технических специалистов в

данной промышленной отрасли, в музейных условиях [18].

Рис. 2.5 – Оборудование внутри мельницы вид-1

Рис. 2.6 – Оборудование внутри мельницы вид-2

34

Рис. 2.7 - Оборудование внутри мельницы вид-2

Участок расположен в центральной части города.

В ближайшем окружении участка находятся:

- железнодорожный вокзал;

- гостиница «Маринс Парк Отель»;

- остановочный пункт «ж/д Вокзал»(трамвай, троллейбус, автобус);

- парк;

- Городской пруд.

Участок имеет удобную транспортную связь с ближайшими застроенными

жилыми и общественными территориями .

Участок обеспечен инженерной инфраструктурой.

Особенностью положения участка является размещение его рядом с

Городским прудом [9].

Современное положение участка в центральной части города, на

территории благоприятной для застройки по инженерно-строительным

условиям, в ЗСО II пояса поверхностного источника хозяйственно-бытового

35

водоснабжения, в зоне негативного (шумового, вибрационного) воздействия

железных дорог, в зоне активных транспортных связей с жилыми и

общественно-деловыми территориями делает данный участок

привлекательным с точки зрения инвестиционных вложений.

В соответствии с предложениями Генерального плана МО город

Екатеринбург до 2025 г. (МГП 2004) территория комплекса мельницы

отнесена к зоне общественно жилой застройки, застройки производственных

территорий с повышенными архитектурно-художественными требованиями.

2.4.Планировочная и архитектурно-пространственная организация памятника

В границах участка размещаются: пятиэтажное каменное здание мельницы,

силовой цех, каменные столярные мастерские, здание проходной.

Основной объем мельницы - пятиэтажное здание с бутовым фундаментом,

капитальными стенами из кирпича, железобетонными опорами ,

металлической плоской крышей . Стилевое решение всех фасадов в духе

эклектики в формах «кирпичного стиля». Арочные и лучковые оконные

проемы(см. рис. 2.8). К восточному боковому фасаду основного

пятиэтажного объема примыкает двухэтажный кирпичный прямоугольный в

плане объем под двускатной крышей – склад (см. рис. 2.9).

Силовой цех представляет собой одноэтажное здание , двухцветное с

запада, с бутовым фундаментом, капитальными стенами из кирпича,

железобетонными опорами , металлической плоской крышей . Стилевое

решение всех фасадов в духе эклектики в формах «кирпичного стиля».

Арочные и круглые слуховые проемы [29].

Каменные столярные мастерские - здание с бутовым фундаментом,

металлической двускатной крышей. Стилевое решение всех фасадов в духе

36

эклектики в формах «кирпичного стиля». Арочные и полуциркульные

слуховые проемы.

Здание проходной с капитальными кирпичными стенами. Стилевое решение

всех фасадов в духе эклектики в формах «кирпичного стиля». С лучковыми

оконными проемами [13].

Рис. 2.8 – Оконные проемы

Рис. 2.9 – Склад

37

3 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ О НАЗНАЧЕНИИ ОБЪЕКТА ПОСЛЕ

РЕКОНСТРУКЦИИ

3.1 Возможные альтернативы с градостроительной точки зрения

Выполнив анализ современного рынка были отобраны самые актуальные

варианты по использованию территории, такие как: торговый центр, офисное

здание, жилой дом, апартаменты, специализированный магазин.

-Торговый центр

Торговый центр является неотъемлемой частью любого современного

города. Рассмотрим данную альтернативу по выделенным критериям.


При размещении торгового центра на данной территории радиус

обслуживания будет составлять 12км – это примерная зона обслуживания

торгового центра регионального значения по исследованиям Б.Бермана и Д.

Эванса (см. рис.3.1) [1].

Рис. 3.1-Радиус зоны обслуживания торгового центра

38

Поскольку территория мельницы расположена в центре города,

территория зоны обслуживания (без учета конкурентов) охватывает почти

весь город.

Далее был проведен анализ удаленности от ближайших торговых центров

На карте (см. рис.3.2) отмечены торговые центры Екатеринбурга:

Рис. 3.2-Торговые центры Екатеринбурга

По Закону Рейли (закон о розничном притяжении) торговая зона сильно

уменьшается. Цель этого метода определения торговой зоны— установить

точку безразличия между двумя городами или районами, чтобы можно было

определить торговую зону каждого из них. Точка безразличия— это точка

географического разделения между двумя городами (районами), в которой

покупателям все равно, в какой город (район) ехать за покупками. (см.

ПРИЛОЖЕНИЕ А)

0,72 - это предел торговой зоны точки а (территория Мельницы),

выраженный в километрах вдоль дороги в сторону точки b (Парк Хаус)

(см. рис.3.3) [3].

39

Рис. 3.3- Зона обслуживания по закону Рейли

С учетом конкурентов зона обслуживания значительно уменьшается.

2) Цена квадратного метра торговой площади в районе улицы

Челюскинцев, Ленинского района на 2014 год по данным с сайта

Уральской Палаты Недвижимости [21] составляет примерно 150 000

рублей.

3) При общей площади здания 12 955 м², количество парковочных мест

приблизительно составляет 910 (из расчета по СНиП «Стоянки

автомобилей» 7 машиномест на 100 м²). Площадь парковки в этом случае

составит 14 560 м² [25].

4) Доходы составят около 108 816 000 рублей в год по данным сайта

компании IDEM [18].

5) Использование преимуществ центра в данном случае будет не на 100% ,

поскольку существует конкуренция. Но преимуществом является

большая концентрация людей (вокзал).

40

-Офисное здание

Важный тип застройки в современном городе. Ее развитие обусловлено

временем информационного общества.

1) Благодаря расположению, зона обслуживания у офисного здания будет

достаточно большая (при учете объектов-аналогов) (см. рис.3.4).

Рис. 3.4-Офисные центры Екатеринбурга

2) Цена квадратного метра в этом районе составляет около 100 000 за м² по

данным сайта Уральской Палаты Недвижимости [21].

3)При общей площади здания 12 955 м², количество парковочных мест

приблизительно составляет 910 (из расчета по СНиП «Стоянки

41

автомобилей» 7 машиномест на 100 м²). Площадь парковки в этом случае

составит 14 560 м²[25].

4) Доходы от сдачи площади в аренду составят примерно 10% в год от

стоимости помещений (по данным сайта Коммерческой недвижимости

Екатеринбурга [22]): (12 955*100 000)*0,1= 129550000 рублей.

5) Использование преимуществ центра в случае выбора такой альтернативы

как офисное здание будет очень выгодной, поскольку отсутствует серьезная

конкуренция.

-Жилой дом

Жилье - всегда актуальный тип застройки, особенно пользуется спросом в

центре города.

1) Зону обслуживания для жилого здания однозначно определить сложно, но

поскольку местоположение центральное, можно с уверенностью сказать, что

на жилье в этом месте будет очень хороший спрос.

2) Цена квадратного метра жилья в этом районе по данным сайта Уральской

Палаты Недвижимости [21] составляет в среднем 90 000 рублей.

3) Количество парковочных мест приблизительно составляет 140. (Из расчета

по СНиП «Градостроительство» [25] общей площади – 12 955 м², жилой

около 9 068 м², 395 человек, на 1000 жителей приходится 350 автомобилей).

4) Доходы в этом случае равны цене квартир. Примерно составит 816 120 000

рублей по данным сайта по недвижимости Екатеринбурга [22].

5)Использование преимуществ центра- жилье в центре считается

престижным приобретением, пользуется популярностью среди населения.

42

-Апартаменты

В России апартаменты - это помещения, не относящиеся к жилому фонду,

но имеющие необходимые условия для проживания.

1) Зона обслуживания составит обширную территорию, поскольку в

городе существует только один конкурент (см. рис.3.5).

Рис. 3.5-Апартаменты Екатеринбурга

2)Цена квадратного метра по данным сайта Уральской Палаты

Недвижимости [21] составляет около 70 000рублей.

3)Количество парковочных мест приблизительно составляет 1036.

(Аналогично расчету мест для торгового центра, при учете 8 машин на 100 м²)

[25].

4)Доходы составляют 16% годовых (по данным с сайта компании IDEM [18] ),

т.е. 145 096 000 рублей.

43

5) Центральное месторасположение принесет большую популярность, но

необходимо брать во внимание рядом стоящий отель.

-Специализированный магазин

Потребность человека в покупках существует еще с древних времен. В

современном мире, для того, чтобы магазин приносил прибыль, необходимо

изучить огромное количество информации о конкретном месте и об

экономике в целом.


По информации из книги Леви, Бартона и Вейтц «Основы розничной

торговли» [3]- любая торговая зона состоит из трех частей: основной,

второстепенной и окраинной. В основной торговой зоне живет 50—80%

покупателей магазина. Это ближайшая к магазину территория; для нее

характерны самая высокая плотность покупателей по отношению к общему

количеству населения и самый высокий объем продаж в расчете на душу

населения. Основная торговая зона в наименьшей степени пересекается с

другими торговыми зонами (как магазинов данной компании, так и магазинов

других компаний).

Во второстепенной торговой зоне живет еще 15—25% покупателей

магазина. Она расположена за пределами основной торговой зоны, и

покупатели "рассеяны" по ней уже менее плотно.

Окраинная торговая зона включает всех остальных покупателей, которые

уже очень сильно "рассеяны" на широких территориях.

В окраинной торговой зоне обычно живут покупатели, которые готовы

проехать большое расстояние ради того, чтобы попасть в определенный

магазин. (см. рис.3.6) [3].

44

2) Цена квадратного метра по данным сайта Уральской Палаты

Недвижимости [21] составляет около 140 000 рублей .

3) Количество парковочных мест приблизительно составляет 14 мест.( Из

расчета по СНиП «Градостроительство» [25] 7 машиномест на 100 м2, при

расчете на магазин площадью 200 м²).

4) Доходы составят около 2 400 000 рублей в год (по данным с сайта

компании IDEM [18]).

5) Магазин будет иметь выгодное центральное положение, но необходимо

учитывать специализацию ближайших объектов-аналогов.

Рис. 3.6-Зона обслуживания специализированного магазина

45

3.2 Матрица сравнения для различных альтернатив

Составим иерархию, содержащую 3 уровня: фокус, критерии и альтернативы.

(см. рис.3.7).

Уровень 1 (Фокус)

Уровень 2 (Критерии)

Уровень 3 (Альтернативы)

Рис. 3.7-Схема иерархии

Иерархия проблемы выбора новой функции памятника:

Уровень цели:

1. Выбор функции

Уровень критериев:

2. Зона обслуживания

3. Цена за квадратный метр

4. Количество парковочных мест

5. Доходы

6. Использование преимуществ центра

Уровень альтернатив:

7.Торговый центр

8.Офисное здание

46

9.Жилой дом

10.Апартаменты

11.Специализированный магазин

На рисунке 3.8 представлена иерархия выбора новой функции для

памятника архитектуры , построенная с помощью программы СППР

«Выбор».

Рис. 3.8-Иерархия выбора новой функции памятника в программе СППР

«Выбор»

Матрица парных сравнений- это основной элемент для представления

интенсивности взаимовлияния объектов. Составим матрицу сравнений с

установкой оценок по шкале Т. Саати по отобранным критериям. (см. табл.

1.1) [4].

Матрица парных сравнений:

1 2 3 4 5

1 1,000 1,000 3,000 1,000 7,000

2 1,000 1,000 3,000 1,000 3,000

47

3 0,333 0,333 1,000 0,333 4,000

4 1,000 1,000 3,000 1,000 8,000

5 0,143 0,333 0,250 0,125 1,000

max= 5,172 (максимальное собственное значение матриц) (см. ПРИЛОЖЕНИЕ Б)

ИС = 0,043 (индекс согласованности) (см. ПРИЛОЖЕНИЕ Б)

ОС = 0,038 (отношения согласованности) (см. ПРИЛОЖЕНИЕ Б)

1.Зона обслуживания (Вес - 0.290)

2.Цена за метр квадратный (Вес - 0.254)

3.Колличество машиномест (Вес - 0.111)

4.Доходы (Вес- 0.299)

5.Использование преимуществ центра (Вес - 0.046)

3.3 Окончательное решение

Самый высокий вектор приоритета по результатам расчетов у офисного

здания (0,276), затем следуют апартаменты (0,269) и жилой дом (0,236).

Итоговое решение поставленной задачи является выбор офисного здания в

качестве новой функции на территории памятника архитектуры Мельницы

Борчанинова-Первушина (см. рис.3.9, приложение В).

48

Торговый центр 0,089

Офисное здание 0,276

Ж илой дом 0,236

Апартаменты 0,269

Спец магазин 0,13

0,250,20,150,10,050

Торговый центр

Офисное здание

Ж илой дом

Апартаменты

Спец магазин

Рис. 3.9-Диаграмма результата

49

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки

многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом

под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты

принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих

показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. Информационная

сложность определяется необходимостью учета большого объема данных,

обработка которых без помощи современной вычислительной техники

практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как

правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них "на глаз", без

всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам.

Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:

выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),

упорядочение возможных решений по предпочтительности

(ранжирование).

В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является

выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут

оцениваться и сопоставляться возможные решения (альтернативы). Система

СППР помогает пользователю сделать такой выбор.

СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить

ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе.

Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по

сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям,

выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных

и нестандартных задач.

50

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Аврамчук Е.Ф., Вавилов А.А. Технология системного моделирования.-

М.: Машиностроение ; Берлин : Техник , 1988.

2. Б. Берман, Дж. Эванс. Розничная торговля. Стратегический подход.

М.,2003.

3. Блюмин С.Л. , Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решений в

условиях неопределенности- Липецк: ЛЭГИ,2001.

4. Орлов А.И. Теория принятия решений- М: Экзамен, 2006.

5. Ларичев О. И., Петровский А. В. Системы поддержки принятия

решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги

науки и техники. Сер. Техническая кибернетика.

6. Леви Майкл, Бартон А. Вейтц. Основы розничной торговли. СПб.:1999.

7. Саати Т., Кернс К . Аналитическое планирование. Организация систем.

М.: Радио и связь, 1991.

8. Саати Т. Метод анализа иерархий – М: Радио и связь, 1993.

9. СНиП 2.07.01-89- «Градостроительство. Планировка и застройка

городских и сельских поселений»

10. СП 42.13330.2011 «Градостроительство. Планировка и застройка

городских и сельских поселений»

11. СНиП 21-02-99 «Стоянки автомобилей»

12. СНиП 2.08.02-89 «Общественные здания и сооружения»

13. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов

по спец. АСУ.- М: Высш.шк.,1985.

51

14. Тайгина Е.А.,Фарукшин Р.М. Моделирование информационных

процессов в лечебных учреждениях/ Информационные и

кибернетические системы управления и их элементы.- Уфа:

УГАТУ,1997.

15. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт

проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВолгГТУ. —

Волгоград, 2009.

16. Устинова Г.Н. Информационные системы менеджмента: Основные

аналитические технологии в поддержки принятия решений-Киев

ЭКОМЕН , 1999.

17. Сайт кафедры математического моделирования и оптимизации

химико-технологических процессов

[электронный ресурс]- режим доступа:

http://futurewings.ru/works_lectures/4.htm (дата обращения: 15.03.2014 )

18. Сайт Донецкого Национального Технического Университета


http://www.masters.donntu.edu.ua/2004/kita/shorobura/diss/index.htm#1

(дата обращения: 14.03.2014 )

19. Сайт компании MathWorks


http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book_1/16.php (дата обращения:

12.03.2014 )

20. Сайт учебный «Теория принятия решений»

http://futurewings.ru/works_lectures/4.htm

http://www.masters.donntu.edu.ua/2004/kita/shorobura/diss/index.htm#1

http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book_1/16.php

52


http://ofap.ulstu.ru/vt/tpr/lec05.html (дата обращения: 3.03.2014 )

21. Сайт электронного учебника для экономической специальности

"Информационные системы в экономике"


http://ecosyn.ru/page0011.html (дата обращения: 2.04.2014 )

22. Сайт образовательный математический


http://exponenta.ru/educat/systemat/kapustin/002.asp (дата обращения:

6.04.2014 )

23. Сайт научно-образовательный Рема


http://rema44.ru/resurs/study/sppr/sppr08_mai.pdf (дата обращения:

5.05.2014 )

24. Сайт языков программирования


http://www.life-prog.ru/1_20282_sistemi-podderzhki-prinyatiya-

resheniy.html (дата обращения: 21.03.2014 )

25. Сайт учебно-познавательный


http://hostobzor.ru/manual/mai.php (дата обращения: 24.04.2014 )

26. Сайт информационный города Екатеринбурга, раздел бизнес

http://ofap.ulstu.ru/vt/tpr/lec05.html

http://ecosyn.ru/page0011.html

http://exponenta.ru/educat/systemat/kapustin/002.asp

http://rema44.ru/resurs/study/sppr/sppr08_mai.pdf

http://www.life-prog.ru/1_20282_sistemi-podderzhki-prinyatiya-resheniy.html

http://www.life-prog.ru/1_20282_sistemi-podderzhki-prinyatiya-resheniy.html

http://hostobzor.ru/manual/mai.php

53


http://www.e1.ru/articles/finans/page_9/005/977/article_5977.html (дата

обращения: 25.03.2014 )

27. Сайт труды конференции


http://conf-ulstu.ru/nam_10.php (дата обращения: 4.04.2014 )

28. Сайт - справочник по архитектуре и проектированию


http://arx.novosibdom.ru/node/57 (дата обращения: 10.05.2014 )

29. Сайт компании Idem


http://www.idem-nn.ru/analitika/_/ (дата обращения: 23.05.2014 )

30. Сайт - Хост обзор


http://hostobzor.ru/manual/mai.php (дата обращения: 27.04.2014 )

31. Сайт автоматизированной информационно-справочной системы

требований пожарной безопасности (в соответствии с нормами

строительного проектирования) “Экспертиза”


http://www.fireman.ru/bd/snip/2-07-01-89/2-07-01-89-pr9.html (дата

обращения: 20.04.2014 )

32. Сайт Уральской палаты недвижимости

http://www.e1.ru/articles/finans/page_9/005/977/article_5977.html

http://conf-ulstu.ru/nam_10.php

http://arx.novosibdom.ru/node/57

http://www.idem-nn.ru/analitika/_/

http://hostobzor.ru/manual/mai.php

http://www.fireman.ru/bd/snip/2-07-01-89/2-07-01-89-pr9.html

54


http://upn.ru/realty_offices_sale.htm (дата обращения: 23.04.2014 )

33. Сайт Коммерческой недвижимости Екатеринбурга


http://ekbrealty.ru/ (дата обращения: 7.04.2014 )

34. Сайт Коммерческой недвижимости Екатеринбурга


http://ekbrealty.ru/ (дата обращения: 9.04.2014 )

35. Сайт энциклопедии Википедия


http://ru.wikipedia.org/wiki/Мельница_Борчанинова-Первушина (дата

обращения: 5.03.2014 )

36. Сайт информационный о Свердловской области и Урале


http://semantic.uraic.ru/object/objectedit.aspx?object_id=10230 (дата

обращения: 15.04.2014 )

37. Сайт BERLOGOS – интернет журнал о дизайне и архитектуре


http://www.berlogos.ru/spets-projects/arkhitekturnye-ekskursii-po-

ekaterinburgu-vo-chto-prevratitsya-znamenitaya-melnitsa-

borchaninova.php(дата обращения: 26.04.2014 )

38. Сайт URBAN3P PROJECT

http://upn.ru/realty_offices_sale.htm

http://ekbrealty.ru/

http://ekbrealty.ru/

http://ru.wikipedia.org/wiki/Мельница_Борчанинова-Первушина

http://semantic.uraic.ru/object/objectedit.aspx?object_id=10230

55


http://urban3p.ru/object10931/ (дата обращения: 7.04.2014 )

39. Сайт 101 отель


http://www.101hotels.ru/main/cities/Ekaterinburg/points/architectural_monu

ment/melnica_borchaninova (дата обращения: 14.04.2014 )

40. Сайт Все дома России


http://sverdlovsk.vsedomarossii.ru/house/42683 (дата обращения:

6.04.2014 )

41. Сайт Археология и краеведение Урала


http://www.arkur.ru/pamatniki_istorii/kompleks%20melnicy%20borchanino

va-pervushina.html (дата обращения: 7.05.2014 )

42. Сайт Wikimapia


http://wikimapia.org/28080061/ru/Комплекс-мельницы-Борчанинова-

Первушина (дата обращения: 7.06.2014 )

43. Сайт Мой город 66


http://moigorod66.ru/maps/dostoprimechatelnosti/melnica-borchaninova-

pervushina.html (дата обращения: 6.04.2014 )

http://urban3p.ru/object10931/

http://www.101hotels.ru/main/cities/Ekaterinburg/points/architectural_monument/melnica_borchaninova

http://www.101hotels.ru/main/cities/Ekaterinburg/points/architectural_monument/melnica_borchaninova

http://sverdlovsk.vsedomarossii.ru/house/42683

http://www.arkur.ru/pamatniki_istorii/kompleks%20melnicy%20borchaninova-pervushina.html

http://www.arkur.ru/pamatniki_istorii/kompleks%20melnicy%20borchaninova-pervushina.html

http://wikimapia.org/28080061/ru/Комплекс-мельницы-Борчанинова-Первушина

http://wikimapia.org/28080061/ru/Комплекс-мельницы-Борчанинова-Первушина

http://moigorod66.ru/maps/dostoprimechatelnosti/melnica-borchaninova-pervushina.html

http://moigorod66.ru/maps/dostoprimechatelnosti/melnica-borchaninova-pervushina.html

56

44. Сайт Rutraveller – путеводитель по городам и странам


http://www.rutraveller.ru/place/71472 (дата обращения: 15.04.2014 )

45. Сайт Lifeglobe


http://lifeglobe.net/entry/3481 (дата обращения: 12.04.2014 )

46. Сайт Консалтинговая группа 8


http://www.8group.ru/Article/zona_obsluzhivaniya_torgovih_tsentrov/ (дата


47. Сайт Энциклопедия Экономиста


http://www.grandars.ru/college/biznes/torgovyy-centr.html (дата


48. Сайт Из рук в руки- недвижимость Екатеринбурга


http://ekaterinburg.irr.ru/real-estate/ (дата обращения: 5.04.2014 )

49. Сайт познавательный –Политология


http://all-politologija.ru/knigi/modelirovanie-i-analiz-politicheskix-

processov-ozhiganov/principi-i-aksiomi-metoda-analiza-ierarxij (дата


http://www.rutraveller.ru/place/71472

http://www.grandars.ru/college/biznes/torgovyy-centr.html

http://ekaterinburg.irr.ru/real-estate/

http://all-politologija.ru/knigi/modelirovanie-i-analiz-politicheskix-processov-ozhiganov/principi-i-aksiomi-metoda-analiza-ierarxij

http://all-politologija.ru/knigi/modelirovanie-i-analiz-politicheskix-processov-ozhiganov/principi-i-aksiomi-metoda-analiza-ierarxij

57

50. Сайт научной библиотеки


http://edu.sernam.ru/book_mmn.php?id=23 (дата обращения: 3.04.2014 )

51. Сайт форума для изучения информатики


http://citforum.ru/consulting/BI/resolution/ (дата обращения: 10.04.2014 )

http://edu.sernam.ru/book_mmn.php?id=23

http://citforum.ru/consulting/BI/resolution/

58

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Вычисление предела торговой зоны по Закону Рейли :

Парк Хаус – ближайший торговый центр, находится в Кировском районе, на

улице Сулимова , дом 50. Так как мельница находится в Железнодорожном

районе , принимаем количество жителей (данные представлены за 2013 год)

[1]:

- для Кировского района 221 167 чел.

- для Железнодорожного 156 632 чел.

,

Где d – расстояние между объектами , в нашем случае d= 1,58 км ;

– число жителей Кировского района;

- число жителей Орджоникидзевского района.

= 0,72

0,72 - это предел торговой зоны точки а (территория Мельницы),

выраженный в километрах вдоль дороги в сторону точки b (Парк Хаус)

Рисунок 1- предел торговой зоны по закону Рейли

59

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Собственные векторы и значения матриц

Ранжирование элементов, анализируемых с использованием матрицы

парных сравнений [E], осуществляется на основании главных собственных

векторов, получаемых в результате обработки матриц.

Вычисление главного собственного вектора W положительной квадратной

матрицы [E] проводится на основании равенства

EW=λmaxW, (2.1)

где λmax — максимальное собственное значение матрицы [Е].

Для положительной квадратной матрицы [Е] правый собственный вектор W,

соответствующий максимальному собственному значению λmax, с точностью

до постоянного сомножителя С можно вычислить по формуле

где е={1,1,1, ....l}Т – единичный вектор;

k = 1, 2, 3, ... — показатель степени;

С— константа;

Т — знак транспонирования.

Вычисления собственного вектора W по выражению (2.2) производятся до

достижения заданной точности:

где l — номер итерации, такой, что l = 1 соответствует k = 1; l = 2, k = 2;

l = 3, k = 4 и т. д.;

ξ — допустимая погрешность.

С достаточной для практики точностью можно принять x = 0,01

независимо от порядка матрицы.

Максимальное собственное значение вычисляется по формуле:

60

λmax=eT[E]W [10].

Индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени

нарушения согласованности. Вместе с матрицей парных сравнений мы имеем

меру оценки степени отклонения от согласованности. Если такие отклонения

превышают установленные пределы, то тому, кто проводит суждения,

следует перепроверить их в матрице.

ИС = (l max - n)/(n - 1)

Для наших матриц всегда lmax і n.

Теперь сравним эту величину с той, которая получилась бы при случайном

выборе количественных суждений из нашей шкалы, и образовании обратно

симметричной матрицы. Ниже даны средние согласованности для случайных

матриц разного порядка.

Размер матрицы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Случайная

согласованность 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49

Если разделить ИС на число, соответствующее случайной согласованности

матрицы того же порядка, получим отношение согласованности (ОС).

Величина ОС должна быть порядка 10% или менее, чтобы быть приемлемой.

В некоторых случаях допускается ОС до 20%, но не более, иначе надо

проверить свои суждения [14].

61

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Узел: Зона обслуживания

(см. рис. 8)

Вес: 0.290

Факторы:

1. Торговый центр Вес - 0.089

2. Офисное здание Вес - 0.276

3. Жилой дом Вес - 0.236

4. Апартаменты Вес - 0.269

5. Спец магазин Вес - 0.130


1 2 3 4 5 1 1,00

0

0,16

7

0,16

7

0,50

0

0,50

0 2 6,00

0

1,00

0

1,00

0

8,00

0

4,00

0 3 6,00

0

1,00

0

1,00

0

8,00

0

4,00

0 4 2,00

0

0,12

5

0,12

5

1,00

0

0,50

0 5 2,00

0

0,25

0

0,25

0

2,00

0

1,00

0 lmax = 5,103

ИС = 0,026

ОС = 0,023

Узел: Цена за м2

(см. рис. 9)

Вес: 0.254

Описание узла:

(Описание узла отсутствует)

Факторы:





5. Спец магазин

62

Вес - 0.130


1 2 3 4 5 1 1,00

0

0,33

3

0,25

0

0,25

0

0,50

0 2 3,00

0

1,00

0

0,50

0

0,50

0

3,00

0 3 4,00

0

2,00

0

1,00

0

0,50

0

4,00

0 4 4,00

0

2,00

0

2,00

0

1,00

0

4,00

0 5 2,00

0

0,33

3

0,25

0

0,25

0

1,00

0 lmax = 5,144

ИС = 0,036

ОС = 0,032

Узел: Кол-во машиномест

(см.рис. 10)

Вес: 0.111

Факторы:







1 2 3 4 5 1 1,00

0

1,00

0

0,12

5

2,00

0

0,11

1 2 1,00

0

1,00

0

0,12

5

2,00

0

0,11

1 3 8,00

0

8,00

0

1,00

0

8,00

0

0,25

0 4 0,50

0

0,50

0

0,12

5

1,00

0

0,11

1 5 9,00

0

9,00

0

4,00

0

9,00

0

1,00

0 lmax = 5,292

ИС = 0,073

ОС = 0,065

63

Узел: Доходы

(см.рис.11)

Вес: 0.299

Факторы:







1 2 3 4 5

1 1,000 0,333 0,000 0,250 8,000

2 3,000 1,000 0,000 0,500 8,000

3 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000

4 4,000 2,000 0,000 1,000 8,000

5 0,125 0,125 0,000 0,125 1,000

lmax = 5,243

ИС = 0,061

ОС = 0,054

Узел: Использование преимуществ центра

(см.рис.12)

Вес: 0.046

Факторы:




64




1 2 3 4 5 1 1,00

0

0,25

0

0,25

0

0,50

0

1,00

0 2 4,00

0

1,00

0

1,00

0

2,00

0

4,00

0 3 4,00

0

1,00

0

1,00

0

2,00

0

4,00

0 4 2,00

0

0,50

0

0,50

0

1,00

0

2,00

0 5 1,00

0

0,25

0

0,25

0

0,50

0

1,00

0 lmax = 5,000

ИС = 0,000

ОС = 0,000

Уровень: Уровень альтернатив

Узел: Торговый центр

Вес: 0.089

Узел: Офисное здание

Вес: 0.276

Узел: Жилой дом

Вес: 0.236

Узел: Апартаменты

Вес: 0.269

Узел: Спец магазин

Вес: 0.130

65

Рисунок 2-Выбор узла иерархии

Рисунок 3-Редактирование альтернативы

66

Рисунок 4-Редактирование связи критерия с целью

Рисунок 5-Редактирование связи критерия с альтернативами

Рисунок 6-Выбор матрицы парных сравнений

67

Рисунок 7-Матрица парных сравнений на уровне цели

Рисунок 8- Матрица парных сравнений на уровне критерия зоны

обслуживания

68

Рисунок 9- Матрица парных сравнений на уровне критерия цена за

квадратный метр

Рисунок 10-- Матрица парных сравнений на уровне критерия количество

машиномест

69

Рисунок 11- Матрица парных сравнений на уровне критерия доходы

Рисунок 12- Матрица парных сравнений на уровне критерия использования

преимуществ центра

Использование систем поддержки принятия решений в...

Documents

Transcript of Использование систем поддержки принятия решений в...