房地产行业从1998年住房制度改革以来,响应政府要求的“人人有房住”开始,经过多轮快速发展,经历了二十年的高速发展期,现在房地产行业已经基本告别了短缺时代。在“房住不炒”的新定位下,政府出台了多轮多项调控政策,使房地产行业集中度不断提高和市场整体趋稳,房地产项目的建设规模、房价、利润也逐渐回归理性,房地产项目效益由原来的向土地、向价格要效益,转变为向管理要效益。通过对房地产项目的规划设计、工程、合约造价、营销客研、财务预算等多目标进行优化,达到提升房地产项目的效益的目的。文中基于上述房地产项目多目标优化问题,共分为六章介绍。第一章绪论:通过分析当前房地产行业的政治、经济环境和购房者对房地产产品的不断攀升的高需求双重制约的情况下,提出房地产项目效益管理的必要性。同时梳理国内外多目标优化研究的发展趋势,将多目标优化的概念引入房地产项目的效益管理,阐述房地产项目多目标优化的技术线路和方法。第二章相关理论基础:对文中所用的理论微粒群算法、Kriging代理模型、多目标优化以及Pareto最优解理论分别进行相关介绍,为后续章节的研究提供了理论基础。第三章房地产项目多目标优化框架:根据房地产项目的管理特点,创建4+8运营管理模式,并建立房地产项目多目标优化逻辑框架,为后续章节的研究提供了逻辑基础。第四章房地产项目多目标优化的实证分析:通过具体样本数据,建立Kriging代理模型,同时计算出代理模型精度,同时为确定满足优化问题维度的适用性要求,确定各参数的适用范围。采用MATLAB软件的微粒群迭代,得出符合房地产项目实际规律的多目标优化后的Pareto最优解。第五章某国企JL房地产项目多目标优化的应用:根据实际的JL房地产项目的数据,进行微粒群迭代计算,结果表明本研究方法使JL房地产项目的效益得到了显著提升。本章节通过实例论证了文中前述多目标优化方法的有效性。第六章结论与展望:总结上述章节的研究,实现了房地产项目多目标优化,为提升房地产项目效益管理提供了方向,并提出政策性建议,分析的研究的局限性和不足。本文主要通过对沈阳市场100多个房地产项目的真实数据进行总结提取,建立了 Kriging代理模型,并对代理模型的精度进行了校核,精度符合适用性要求后,作为可以研究的数据进行利用。通过微粒群算法对房地产项目数据进行优化,使房地产项目的净利率得到了有效的提升,此结果对现实房地产项目的效益管理有实际的指导意义。研究过程中的创新点如下:1.细化房地产项目专业线条,优化房地产项目的管理,建立符合全周期运营管理的“4+8”体系框架;2.在房地产项目中引入Kriging构建代理模型,根据的得出的精度结合房地产项目的实际情况,调整各变量的维度适用性约束,并采用Kriging代理模型与微粒群迭代计算相结合的方式对房地产项目多目标进行优化。