您還在為這份名單而煩惱嗎？科學家解開了幾十年來餐廳點菜的謎團

這是去餐廳時的一個常見問題 – 您點的是您最喜歡的菜還是嘗試一些可能更好的新菜？

現在，專家們解開了一個數十年的謎團，終於解決了這個問題。

研究人員將數學模型與大規模行為實驗結合，研究「探索與利用」的問題，無論是繼續嘗試新的選擇還是堅持首選的選擇。

由此，他們計算出了最大化所有餐點整體滿意度的最終策略。

這一切都取決於您未來預計去餐廳吃飯的頻率。

他們說，主要的想法是，在早期，當你還有很多機會時，值得探索新菜餚，因為你可能會發現更好的東西。

但後來，隨著機會的耗盡，你必須變得越來越願意堅持吃你已經找到的最好的菜。

研究人員表示：“20 世紀 70 年代，物理學家理查德·費曼 (Richard Feynman) 將與朋友的午餐變成了數學問題，但他的手寫筆記幾十年來一直是個謎。” “在這裡，我們提出了問題和完全解碼的解決方案。”

大約 40 年前，費曼教授因對量子物理學的開創性貢獻而聞名，他遇到了他的朋友拉爾夫雷頓，最初的問題首次出現。

他們去了加州格倫代爾的一家泰國餐廳，他的朋友正在考慮要點他最喜歡的菜——姜雞——還是嘗試一些不同的東西。

費曼教授把這個問題轉化為數學問題並解決了，但他從未發表過他的分析。

談話中剩下的只有他的手寫筆記，而萊頓先生碰巧保留了這些筆記。

普林斯頓大學的研究人員在《美國國家科學院院刊》雜誌上寫道：“幾十年來，這些觀察仍然神秘。”

“直到我們能夠解碼它並重建並解決費曼最初的問題。”

他們創建的數學模型預測了閾值規則。從本質上講，在一系列訪問的早期，嘗試新菜餚很有價值，因為有時間從發現更好的菜餚中受益。

隨著剩餘造訪次數的減少，選擇您最喜歡的選項的門檻就會降低，到最後，利用最受歡迎的選項就成為最佳選擇。

研究人員招募了 2,520 名參與者，並給了他們一系列旨在模擬餐廳困境的決策任務。

實驗在剩餘選項的數量、當前「最佳」選項的品質以及未探索選項的不確定性方面各不相同。

他們發現人類自然地遵循類似的規則，開始探索並逐漸轉向利用他們的首選選擇。

事實上，他們發現參與者傾向於探索數學上的最優策略，尤其是在早期。

他們寫道：“我們發現了令人信服的證據，表明人類使用的決策閾值隨著剩餘試驗的比例線性下降，實現的性能非常接近費曼發現的最佳解決方案。”

總之，學習建議不僅僅是總是嘗試新的東西，或總是堅持你最喜歡的東西。

據說您的決定應該基於您預計將來在該餐廳或該城市吃多少頓飯。