房地产业素有永远的朝阳产业之称，它是调整产业结构，促进国民经济良性循环的一个重要方面。改革开放以来，伴随着宏观经济的高速增长和持续发展，迎来了我国房地产业的复苏与繁荣时期，房地产业所能创造的高额附加值以及为投资者带来的丰厚利润，强烈地吸引着众多房地产投资企业。但是与此同时，房地产独特的性质也决定了房地产投资具有开发周期长、投资风险大的特征，只有科学地进行投资分析与方案决策，才能获得较为理想的投资绩效。 根据我国房地产投资的情况来看，房地产项目类型可以分为单—型(开发地块上只建造某一特定类型建筑)和混合型(开发地块上建造两种以上类型建筑)。随着房地产业的发展，房地产企业规模不断扩大，大项目混合型房地产已成为许多房地产企业的主要开发经营方向。 针对混合型房地产投资项目，其投资决策程序一般可以分为两个阶段：第一阶段是单项目房地产投资决策阶段(即各混合型项目内部规划阶段)；第二阶段是多项目房地产多准则评价排序阶段(即各混合型项目之间评价排序阶段)。在这两个决策阶段中，混合型房地产项目内部规划是房地产多项目投资决策的基础，它的合理与否，将直接影响到后阶段多项目投资的决策与实施效果。 然而，从现在的研究情况来看，国内外学者大都重视对第二阶段的研究，即如何对已定的多个房地产投资项目进行评价与排序，从而为决策者提供科学的决策依据。目前已经有许多其它领域的先进决策方法运用到多项目房地产投资决策中，比如层次分析法、模糊评价法、灰色系统决策评价法、专家系统评价法、人工神经网络法等。在已有的国内外研究文献中，很少有涉及到对单个房地产投资项目内部方案的规划与决策，即对房地产投资第一阶段的科学研究较少。当前，我国房地产投资企业同样也重视后期对多个既定投资项目的比较和选择，而对前期单个投资项目内部方案的科学制定重视程度不够，这样很难保证最终实施的项目方案的合理性与科学性。因此，本文旨在对混合型房地产项目的投资决策第一阶段进行研究，笔者希望通过本文的研究，能够给房地产企业提供一个具体直观的前期制定单个投资项目内部方案的模型，并且用成熟的算法去实现方案的优化，从而对房地产企业最终的投资成功起到一定的作用。 本文在对混合型房地产项目投资决策的模型研究与方案优化的过程中，综合运用了层次分析法、熵值法、运筹学和改进粒子群算法，并且通过VC++编程进行分析。首先，在分析房地产业的发展现状以及房地产投资决策存在的现实问题的前提下，确定了以混合型房地产项目的投资决策作为本文的研究对象；其次，对房地产投资的影响因素进行深入了解，在借鉴已有的研究成果的基础上，建立评价混合型房地产项目投资决策效果的指标体系；接着，将定性分析与定量分析相统一，综合考查多目标权重的确定方法，结合层次分析法和熵值法来确定各评价指标在投资决策中所占的综合权重，并在此基础上利用运筹学的知识建立非线性规划的投资决策模型；然后，由于决策模型中存在多个变量和多个约束，考虑到满足多个变量同时变化对目标函数的影响，引入能以较大概率收敛到全局最优解的改进粒子群算法，并且用VC++编程实现方案的优化；最后，以一个具体的混合型房地产投资项目为例，利用建立的模型与算法程序得到优化的方案，再对比项目实际已经制定好的方案，检验模型与算法的正确性与适用性。 通过本文的深入研究与分析比较，可以得出如下重要结论：(1)影响混合型房地产投资决策最关键的技术经济评价指标分别是利润、净现值、投资收益率以及动态投资回收期，因此在进行投资决策分析过程中要结合房地产市场的多方信息，主要研究影响其关键评价指标的因素：(2)本文所建立的决策模型与算法程序合理有效，有助于混合型房地产项目的投资商或决策者从市场和企业的实际出发，抓住主要矛盾(关键因素)进行评价分析，从而得到经济效果优化的混合型房地产项目内部规划方案。