博弈论：有限理性假设下的最优决策。 在竞争激烈与信息不完全的现实环境中，完美理性更像理想灯塔而非可达状态。有限理性强调注意力、计算力与时间的约束，问题是：在这些约束下，如何做出接近最优的博弈决策，既能赢得当下又不失长远？

有限理性与最优性的重构 传统纳什均衡假设主体能穷尽策略与推演，但现实决策更接近“满意化”与启发式。西蒙的观点提醒我们，最优决策应改写为“在约束下可执行的最优”。行为博弈提出的Level‑k推理与QRE（随机响应均衡）提供了实用框架：对手并非总是最佳回应，而是带误差的近似最佳，因而我们的策略也应允许“计算误差”，追求稳健与低后悔。

可操作的有限理性决策框架

• 明确可度量目标：将“赢得市场”细化为“在预算与风险约束下最大化期望收益/最小化最大后悔”。
• 压缩策略空间：优先考虑占优策略与少数关键阈值（如价格区间、出价档位），降低计算负担。
• 建模对手的有限理性：使用Level‑k或QRE估计其响应概率，而非假定完美最优。
• 选择稳健解：采用后悔最小化与鲁棒优化，在多种情境下保持可接受收益。

案例：电商定价博弈 两家商家在促销期需快速定价。完美理性会穷尽对手所有价格与库存组合；有限理性下，可将策略压缩为三档（成本＋小幅溢价、对标均价、积极促销），用Level‑k估计对手更可能跟随均价。此时选择“对标均价并在库存高时短期下调”的稳健策略，使在对手跟随或迟滞两种情形下的最差收益更优，兼顾速度与容错。

实践要点

• 优先稳健而非极致最优：在不确定与计算受限下，稳定的次优常优于脆弱的极致最优。
• 将复杂博弈转化为阈值与规则：如“当对手降价超过x%，触发有限时长的响应”。
• 动态校准启发式：用A/B测试与滚动数据更新Level‑k或QRE参数，避免策略僵化。

通过在博弈论中接受有限理性的现实，企业与个人能构建可执行、可迭代且风险可控的最优决策，在不完美的信息与时间下依旧占据优势。