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决策模型是一种数学模型，主要用于描述当一定条件下有多种选择方案时，应该如何选择某种方案，及得出最优结果。决策模型一般分为离散决策模型和连续决策模型，而且决策模型种类更加丰富。其中最常用的决策模型类型有神经网络模型、粒子群算法、支持向量机、免疫算法、遗传算法、模糊决策分析、决策树模型和贝叶斯决策模型等。

1、神经网络模型：神经网络模型采用动态调节技术，其利用神经网络的并行处理能力来代替分析常规算法的迭代处理，它可以快速的收敛到全局最优解，可以解决复杂的优化问题。

2、粒子群算法：粒子群算法是模拟鸟类飞翔，群体之间相互协作求得最优解的一种多智能体算法。其原理是模拟群体解决决策问题，每一个粒子作为一个候选解来搜索最优解空间，其实是通过种群的知识的累积来改变优化的方向，从而达到最优解。

3、支持向量机：支持向量机是一种核函数方法，它可以用于机器学习中的分类和回归，使用支持向量机可以有效利用训练数据，将有限的数据进行拓展，学习出一个非常复杂的决策边界。

4、免疫算法：免疫算法又称免疫计算，是一种机器学习算法，用于处理复杂的最佳化问题。免疫算法是一种仿生算法，模仿了人体的免疫系统的行为来解决复杂的优化问题。

5、遗传算法：遗传算法是一种仿生算法，它的基本思想是借鉴生物的进化机制，模拟“自然选择”和“遗传变异”的过程，将生物的个体从一代代由自然环境选择演变进化到更适应当前环境的最优解状态。

6、模糊决策分析：模糊决策分析是一种综合分析方法，它综合分析多个决策因素及其关联性，既可以按照数学模型进行分析，也可以参考人类的经验，最终得出最优决策结果。

7、决策树模型：决策树模型是一种基于属性的分类模型，它可以用于分类和回归问题，具有可视化、易于理解的优势。它根据给定的条件以树形的结构展示分类和回归关系，而每个分支上的条件则来自于输入属性中的变量。

8、贝叶斯决策模型：贝叶斯决策模型是一种建模方法，它可以利用先验概率，根据样本的某个属性来进行估计后验概率，从而找出最优决策。

拓展：蒙特卡洛模拟法也是一种常用的决策模型，它是基于模拟的决策模型，将随机意义和数学模型相结合，以构建可靠的