Ноябрь 15th, 2014
Последовательность этапов указывает на присутствие адаптивности в процессе принятия решений по определению цены ОН (рис. 4.7), которая реализуется по следующей технологии.
Полученная цена ОН является «чистой» его оценкой без учета особенностей внешней природной, искусственной и общественной сред. Выполним процедуру адаптации оценки ОН к этим особенностям. Будем считать, что ОН лежит в определенном районе, характеристики которого описываются такими лингвистическими переменными:
— расстояние от центра Ц ={ удаленный, центральный, близкий к центральным районам };
— транспортное обеспечение Lp ={ очень плохое, плохое, не достаточно хорошее, хорошее, очень хорошее };
— экология LP3 ={ очень грязный, грязный, в удовлетворительном состоянии, экологически чистый };
— инфраструктура Lp ={ нет, не очень развита, нормальная, хорошая };
— другие.
Решая задачу идентификации (4.12), которая является задачей нелинейной оптимизации, было сделано предположение о равномерном распределении ОН по районам города. Именно поэтому, оценка, которую получаем в результате использования (4.12), является среднестатистической и есть ценой типового ОН, находящегося в районе, в общем случае, со средними значениями LPp j = 1, h , где h — количество факторов, которые характеризуют район. Вследствие этого для каждого конкретного ОН существует необходимость в корректировке. Поиграть в майнкрафт вы сможете тут — http://www.client-minecraft.ru/.
Следующей является стадия корректировки цены ОН в зависимости от города, в котором он находится. Факторы, которые характеризуют РН, будут такими:
— начальный уровень цен LM ={ низкий, средний, высокий, очень высокий };
— соотношение первичного и вторичного рынка LM ={ низкое, равновесное, высокое };
— соотношение спроса и предложения LM ={ < 1:3; 1:2; 1:1; > 1:2};
— активность РН LM ={ пассивный рынок, умеренный, стабильный, активный }.
