我们的工作和生活充满了选择，虽然每个人都喜欢做选择，但面对众多选择，我们经常不知所措，或者对自身选择导致的结果不满意。我们怎样才能提高自己的选择力，从而做对关键选择呢？
在这本集认知科学、行为经济学及商业心理学于一体的书中，作者搭建了一套关于选择的理论体系，通过大量构思巧妙的科学实验探讨了什么是选择，信息偏见和选项偏见、个人主义和集体主义、对选项的不同描述、理智与情感的冲撞等如何影响我们做选择，以及如何通过运用联想、优化选项数量、四种经验法则、利弊分析公式等提高自己的选择力。

智能决策是迈向通用人工智能的必经之路。2016年，围棋智能体AlphaGo战胜韩国棋手李世石，智能决策引起人们的广泛关注；2022年底，ChatGPT火爆全球，凸显出大模型的价值。可以预见，神经网络大模型将进一步推动智能决策在自主学习和应用范围上的突破。本书围绕智能决策领域涉及的基本方法与技术展开介绍，主要内容包括：智能决策与智能体的基本概念，智能体所处环境的分类与建模，确定环境下智能体的搜索推理决策方法，不确定环境下决策策略强化学习方法、博弈学习方法，复杂策略的深层神经网络建模与应用，以及网格

群决策理论的研究源于对社会选举制度的规则及其方法的探索，群决策要求决策者对最终决策方案达成一致，即共识决策。共识达成过程就是专家之间不断研讨修正自己的偏好意见最终达成一致意见的过程。目前，大多数研究自动修正专家的所有偏好。从数学的角度来说，这样能很快地达成共识，而且共识收敛，是一种理想状态。但在实际共识达成过程中，专家并不能完全按照同一个规律来修正自己的所有偏好，这同时扭曲了专家的原始判断。本书详细介绍群决策共识达成过程中局部调整意见的理论与方法，不仅尽可能保护专家原始判断，而且能按照专家的意愿

·上大学该选什么专业？
·是该换一份工作，还是去深造？
·该现在结婚，还是再等等？
·该要小孩了吗？什么时候要？
·该买一个郊区大房，还是市内小房？
·该怎样拿存款来投资？

你最终成为怎样的人，有多么成功和幸福，在很大程度上都取决于你所做的决定。
决策技能是可以学习的，但遗憾的是，我们在学校里没有学过任何关于决策的课程。本书将为你补上这重要一课，其中最重要的就是帮你学会运用好的决策流程。
本书作者是3位决策领域的资深专家，都拥有超过40年的

本书并非对决策的初级介绍，而是对决策的产生过程进行深入剖析，运用社会学和行为学的理论研究各种不同情境下的决策，从而使现实世界做出决策的人既能从参与者的角度，又能从旁观者的角度来理解这一过程。本书读来富有新意。马奇为书中深刻的理论佐以大量饶有趣味、生动形象的例子，既便于读者理解和在实践中运用这些理论，又为勤于思考的读者带来仔细品读的兴趣。

升维是战略和创新的核心，是突破“囚徒困境”“内卷”现象的出路所在。在不确定环境、“算无可算”的条件下，升维是z大化机会的决策原则。本书将复杂系统中起关键作用的枢纽节点与体现决策思维的博弈论做了开创性的结合，构建了系统性的决策思维体系。通过博弈结构的变化，即升维，能突破“囚徒困境”；与一般运营决策不同，战略、创新和危机管理都属于博弈结构维度变化的典型形式。

本书作者提出一个决策框架，可以帮助读者在关键时刻保持冷静并做出准确判断，以此提出新领导面对的45个挑战，并提供了一系列实用的解决方法，讲述了什么时候以及如何重建团队，如何制定战略规划，如何打造公司文化，如何在逆境中求变，如何在决策前预防潜在的障碍，如何授权和收权，如何做一个大胆而果敢的领导者。

决策科学的又一重大理论突破！

自为理论在理性人假设和行为主义之间开辟的一条极富启示性的道路。

理性人假设认为：我们是理性的个体，做决定的目的是优化我们的偏好。
行为主义者认为：我们依赖于思维捷径，并遵从预先存在的偏见。
然而这两种理论依然不能完全解释我们一些看似毫无理由的行为，比如：

为什么我们偶尔会竭尽全力帮助一位泛泛之交甚至是陌生人？
为什么我们明知道某只股票正在蓬勃发展却错过了最佳投资时机

不管是企业团队还是政府组织，谁能议而有决、决而有行，谁就掌握了先机。对团体而言，如何让会议更有效地运作，产生*效的决策是一项终身的挑战。引导者的出现就是为了帮助团体尽可能地减少空谈和争吵，提高团体决策效能。本书详细介绍了引导大师山姆?肯纳及其团队开发的结构化研讨——参与式决策模型，针对研讨过程的发散期、动荡期、收敛期三个阶段分别提供了讨论过程设计方法、实用工具与模板、评估表格，展示了多方面的案例，呈现了不同做法带来的不同结果，帮助团体实现更好的合作，更有效地发现、讨论、解决问题，群策群议，接收各

本书从目标威胁概念、形成机理与评估范式的角度，把目标威胁多因子综合评估明确划分为目标威胁排序多因子综合评估与目标威胁等级多因子综合评估两种形式，并分别创建相应的研究范式与稳定（或灵敏）性分析方法。主要包括目标威胁排序（等级）多因子线性常权/变权加权综合评估方法、目标威胁排序（等级）多因子常权/变权TOPSIS综合评估方法、目标威胁排序（等级）多因子常权/变权VIKOR综合评估方法、目标威胁等级多因子综合评估级别特征值方法、目标威胁等级多因子综合评估二元语义方法、目标威胁排序（等级）多因子线性加权