【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公寓出租，具体涉及一种基于多目标优化的公寓出租匹配推荐方法及系统。
技术介绍
1、在租房市场中，出租方和租户的利益常常是对立的。出租方希望公寓的价格能够最大化，以获得更高的收益，而租户则希望以最低的价格租到性价比最高的公寓。这种对立关系使得公寓的定价和评估变得复杂。
2、首先，出租方在定价时需要考虑多个因素，包括公寓的位置、设施、装修水平、市场供需状况等。位置优越、设施齐全、装修新的公寓能够提供更好的居住体验，通常能够吸引更高的租金，因此可以设定更高的租金。
3、然而，租户在租房时，除了考虑价格外，还会希望在有限的预算内，找到既满足居住需求又具有较高性价比的公寓。性价比不仅包括公寓本身的条件，还包括位置优越、设施齐全等。
4、为了实现双方的利益最大化，出租方和租户都需要进行合理的评估和谈判。出租方可以通过市场调研，了解同类公寓的租金水平，并结合自己公寓的特点进行定价。租户在寻找公寓时，考虑自己的需求和预算。可以通过网络平台、中介机构等渠道收集信息，对比不同公寓的条件和价格。此外，租户还可以通过谈判来争取更优惠的条件，如降低押金、延长租期等。
5、在这个过程中，如何让双方都满意是一个难点。
技术实现思路
1、(一)专利技术目的
2、本专利技术的目的是提供一种能提高出租方和租户双方满意度的基于多目标优化的公寓出租匹配推荐方法及系统。
3、(二)技术方案
4、为解决上述问题，本专利技术提供了
5、s1：确定公寓价格最大化和租户满意度最大化作为优化目标；
6、s2：构建所述优化目标的目标函数，其中，所述目标函数的决策变量包括公寓的当前价格、租户对于公寓的满意度评分和公寓的历史交易信息；
7、s3：确定约束条件；
8、s4：采用遗传算法对所述目标函数进行计算，得到最优解；
9、s5：基于最优解生成公寓和租户的匹配推荐方案。
10、本专利技术的另一方面，优选地，所述公寓的历史交易信息包括公寓的历史交易价格、公寓的历史成交量和公寓的历史交易时间。
11、本专利技术的另一方面，优选地，所述目标函数为：
12、
13、其中，α、β和γ分别为权重，pi表示公寓i的当前价格，si表示租户对于公寓i的满意度评分，hij表示公寓i在第j次历史交易中的价格，vij表示与公寓i相同的公寓在第j次历史交易的成交量，tij表示公寓i在第j次历史交易的时间，xi表示表示公寓i是否被选中，i＝1,2,...,n,n表示公寓的总数量，m表示公寓的历史交易次数。
14、本专利技术的另一方面，优选地，所述约束条件包括：
15、
16、其中，b表示租户的最大预算，k表示租户最多可以选择的公寓数量，tnow表示当前时间，t表示时间阈值。
17、本专利技术的另一方面，优选地，所述租户对于公寓的满意度评分基于公寓的位置、公寓的面积、公寓的朝向、公寓的户型、公寓的装修和公寓楼层确定。
18、本专利技术的另一方面，优选地，租户对于公寓的满意度评分的公式为:
19、
20、其中，si表示租户对于公寓i的满意度评分；li表示租户对于公寓i的位置的评分，lmax表示位置评分的最大值；ai表示公寓i的面积，aideal表示租户理想面积；oi表示租户对于公寓i的朝向的评分；fi表示公寓i的楼层，fideal表示租户理想楼层，fmax表示楼层的最大值，fmin表示楼层的最小值；hi表示租户对于公寓i的户型的评分，hideal表示租户理想户型评分；di表示表示租户对于公寓i的装修的评分，dideal表示租户理想装修评分。
21、本专利技术的另一方面，优选地，步骤s4具体包括：
22、s41：初始化：设置算法的参数，包括种群大小、迭代次数、交叉率和变异率；
23、s42：编码：将xi编码为二进制表示；
24、s43：适应度函数：采用多目标优化的适应度分配方法定义适应度函数；
25、s44：迭代优化：通过选择、交叉、变异操作生成新的解，并根据适应度函数评估解的优劣，不断迭代优化，直到满足终止条件；
26、s45：解码：将最优解解码。
27、本专利技术的另一方面，优选地，所述多目标优化的适应度分配方法为基于帕累托最优的排序方法。
28、本专利技术的另一方面，优选地，所述终止条件为达到设定的最大迭代次数。
29、本专利技术的另一方面，优选地，一种基于多目标优化的公寓出租匹配推荐系统，所述系统包括：
30、优化目标确定模块，其用于确定公寓价格最大化和租户满意度最大化作为优化目标；
31、目标函数构建模块，其用于构建所述优化目标的目标函数，其中，所述目标函数的决策变量包括公寓的当前价格、租户对于公寓的满意度评分和公寓的历史交易信息；
32、约束条件确定模块，其用于确定约束条件；
33、计算模块，其用于采用遗传算法对所述目标函数进行计算，得到最优解；
34、控制模块，其用于基于最优解生成公寓和租户的匹配推荐方案。
35、(三)有益效果
36、本专利技术的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
37、本专利技术通过同时优化公寓价格最大化和租户满意度最大化，该方法确保了出租方和租户的利益都得到充分考虑。目标函数中包含公寓的当前价格、租户对于公寓的满意度评分和公寓的历史交易信息作为决策变量，使得出租方可以根据市场情况和租户需求灵活调整价格。租户满意度评分作为决策变量之一，确保推荐方案能够满足租户的个性化需求和偏好。利用公寓的历史交易信息可以帮助评估市场趋势和租户行为，从而提供更准确的价格和满意度预测。遗传算法能够高效地搜索大范围内的最优解，提高匹配的精确度。通过设置合理的约束条件，如预算限制、最低满意度要求等，可以确保推荐方案的可行性和实际性。通过自动化的匹配推荐，减少了出租方和租户寻找合适公寓或租户的时间和成本。通过这些方式，基于多目标优化的公寓出租匹配推荐方法不仅能够提高出租方的收益，还能确保租户获得高满意度的居住体验，实现双方的共赢。
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1.一种基于多目标优化的公寓出租匹配推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述公寓的历史交易信息包括公寓的历史交易价格、公寓的历史成交量和公寓的历史交易时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述租户对于公寓的满意度评分基于公寓的位置、公寓的面积、公寓的朝向、公寓的户型、公寓的装修和公寓楼层确定。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，租户对于公寓的满意度评分的公式为:
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多目标优化的适应度分配方法为基于帕累托最优的排序方法。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述终止条件为达到设定的最大迭代次数。
10.一种基于多目标优化的公寓出租匹配推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化的公寓出租匹配推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述公寓的历史交易信息包括公寓的历史交易价格、公寓的历史成交量和公寓的历史交易时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述租户对于公寓的满意度评分基于公寓的位置、公寓的面积、公寓的朝向、公寓的户型、...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔令博，谷淼，周进，
申请(专利权)人：北京寓享科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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