近几年中国房地产行业持续快速的发展,它己经成为中国的重要支柱产业。房地产市场竞争日益激烈,房地产市场机制也在不断的完善与深化,投资决策者意识到投资决策方法分析与研究的重要性。投资决策者在房地产开发项目进行投资决策时,越来越重视评价方法,它关系到投资决策的有效性和科学性。在投资决策、财务管理、价值评估等领域中应用实物期权具有广阔的前景,实物期权也正在逐步的应用在房地产投资决策中。目前,在对房地产项目进行投资决策时,大部分专家都运用Black-Scholes模型进行评价,该方法没有考虑到实物期权不同于金融期权的特点。因此,在对房地产开发项目进行投资决策时,如果简单的套用金融期权的定价模型,得出错误的结论的几率比较大,它会影响投资者的正确决策。本文对房地产投资项目的特性进行研究,归纳总结了传统净现值法及其缺陷。最优投资是期权定价中投资者面对的关键问题,投资者如何选择合适的执行价格和期权的有效期限,以使期权到期日的价格最高,是一个复杂的非线性连续优化问题。本文提出了基于人工神经网络的实物期权定价模型与基于微粒群算法的实物期权定价最优投资模型,为投资者提供有效的决策支持,针对Black-Scholes模型进行了算法的设计和实现,并以一个典型算例说明了模型的有效性。