凯恩斯曾举过一个“选美”的例子，某报刊组织一次读者选美比赛，比赛者从报纸上刊登的100幅美人头像中选出他们认为最美的，如果投票结果和最终结果相同，投票者将得到一笔丰厚的奖金。

　　正常情况下，每个参赛者都根据自己的选美标准，选择一个最美者，最后根据投票数量决定最终结果，和最终结果相同的比赛者得到一笔丰厚的奖金。

　　因此最终的结果，作为一个经济人，在奖金的诱惑下，投票者的投票将不再以自己的喜好为标准，最后结果与谁是最漂亮的美女无关，大家关心的是怎样预测大多数人认为大多数人认为的最美者，因为选中就会有很大一笔奖金。

　　由于选中最美者会有很高的回报，因此众多比赛者开始用各种方法来测算分析，以达到最准确的结果，各种各样的方法基本可分为定性和定量两种。定性的方法为深入研究审美标准，于是市面上出现了各种各样的审美标准的书籍，教你如何选中最美者，还有各种以往成功案例作为证据，比赛者结合每个头像进行深入分析，并同教科书籍上的条件一一对应，最后优中选优以达到最好的结果；定量分析更是包罗万象，有的用以往选美的结果数据来仔细分析，看看历史经验中有没有什么规律可循，有的用极其深奥的数理统计模型来归因分析，看看选美中有哪些关键因子，然后进行回归分析，期望用复杂的数量模型来预测结果。同时选美行业中诞生了许多的中介咨询研究机构，这些研究机构运用上述定量和定性的方法专门给每个比赛者提供专业的建议并提取一定的佣金。

　　针对选美比赛出现了各种各样的方法论，又似乎每个方法都有自己的一席用武之地。可是用同样的方法有时候能选中最美者，有时候怎么选也选不中，是这个方法出问题了吗？不是，因为上述的定量和定性方法只是问题的第一级，最后真正的最美者依赖于100个比赛者中大多数人的选择，因此到了问题的第二级，从而众多比赛者开始到处打听别人会选谁，打听的越多自己信息就掌握的更充分，于是各种小道消息满天飞，并且都证据确凿，但最后还是不能一定选中最美者，因为很多消息不一定是真实的，而且每个人的想法也经常变。因此到了第三级，每个比赛者预测大多数人认为大多数人认为的最美者，博弈的难度大大增加，这就是这个游戏规则的魅力。

　　仔细分析游戏规则，基本可以认为是约束条件下的最优化，约束条件为100幅美人图像是固定的，比赛者只能选择其中一个；最优化就是用各种方法从100个中选择最好的一个。

　　传统上可能很多人都会在最优化上做文章，甚至是穷其一生上下而求索，可能到了临终还没找到真正的答案。很多人忘了游戏规则不仅仅是最优化，而是约束条件下的最优化，人们往往把自己的精力全放在最优化上，忘掉了游戏规则中的约束条件。

　　约束条件是人为制定的，是可以影响的，100个比赛者中只要出现更聪明的人，或者更有实力的人可能就在约束条件上做文章。

　　比如，如果运用主流的选美标准难以有一个最符合的人，有的比赛者可能在100个美人图像上做文章，找一个最符合标准的头像，然后对其包装改造，整容手术，把其打造成完全符合标准的图像，这样就大大增加最后选中的概率，就算做点投资也完全值得。

　　有的比赛者可能先选中一个美人头像，然后去尽力说服其他参赛者，让其他人认同自己的观点，甚至不惜动用一切力量说服中介咨询研究机构，特别是影响力大的机构，让这些机构向所有参赛者发送研究报告推荐该美人头像，报告用定量和定性的分析方法详细论证，只要大多数比赛者相信，就达到了选中最美者的目的。

　　类似以上在约束条件上可以做的文章太多太多，而且大大增强胜算的概率，凯恩斯的选美例子往往让人想起在约束条件中多重博弈去优化，而忘了去改变优化过程中的约束条件，忘了游戏规则本身。