拆解問題的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

賽局思考練習簿：用三步驟看清局勢，人生各種難題都能找出解題公式!

為了解決拆解問題的問題，作者逢澤明 這樣論述：

哈佛、史丹佛一流人才都在學！ 面對難題，如何看清局勢，找出致勝規則？ 3步驟 X 14大情境 X 81道練習題 歷戰12萬人的日本賽局邏輯權威，讓你最速釐清狀況、套入解題公式， 無論人際關係、職場交際、投資規劃……都能立於不敗之地！   　　為何哈佛、史丹佛等菁英人士都要學習賽局思考？ 　　想在社會上出人頭地，或許很多人都以為： 　　只要頭腦聰明、成績優秀，有良好的學歷，就能功成名就。 　　然而，日本賽局思考權威逢澤明卻要告訴大家：事實絕非如此！ 　　在這個社會上，若是沒有辦法釐清自身優勢、並搭配客觀條件加以妥善利用， 　　那麼無論你再優秀，也勢必會輸掉許多原本可以贏的局面。 　　經濟學家

針對這個困擾，研究出了20世紀最偉大的成果──「賽局理論」， 　　也就是一套具體的公式，幫助我們在競爭的社會當中，找出最合理的行為方案。 　　哈佛、史丹佛等名校，已經看出賽局思考的重要性，紛紛開創相關課程， 　　眾多一流人才都搶先修習，就是為了學習如何看清局勢， 　　他們都知道：想要出人頭地，光是擁有優秀的能力還不夠， 　　還必須將包括自身條件在內的各種因素都納入計算中，再做出良好決策， 　　進一步掌握優勢所在，才能確實的掌握勝利關鍵！   　　道理我都懂，但賽局思考到底怎麼用？ 　　想掌握賽局思考，你必須懂得看清局勢、計算各種因素，再做出良好決策。 　　這種思考邏輯絕非只是紙上談兵， 　　還

可以應用在生物學、經濟學、國際關係、計算機科學、政治學、軍事戰略等各種層面， 　　取得良好成果。 　　然而，話雖如此，但我們不是哈佛、史丹佛名校菁英， 　　即使翻閱再多賽局理論相關書籍，還是覺得很困難……該怎麼辦？ 　　別擔心！本書作者、日本賽局權威逢澤明， 　　他曾經和12萬人比賽，磨練出超一流等級競賽腦， 　　他用自身豐富的實戰經驗，提供一套簡明易懂的賽局思考法， 　　只要以他所傳授的3步驟為基準，搭配書中附贈的81道練習題， 　　融會貫通以後，無論面對任何情況， 　　舉凡職場卡位、商業競爭、股票投資……各種情境，都能快速套入賽局思考的公式， 　　降低損失、增進自己的利益。   　　日本賽

局權威教你，用3步驟拆解賽局思考！ 　　本書作者逢澤明不僅是日本賽局思考權威， 　　更備受日本政府信賴與器重，經常參與決策討論， 　　遇到與人際關係有關的各種難題，只要學他運用賽局思考3步驟， 　　無論碰到任何局面，都能快速且清晰的思考！   　　Step1 分解問題 　　‧用客觀的角度審查：想要解決問題，得先嘗試從現狀中暫時抽離，用客觀的角度來審視現狀。 　　‧拆解問題，便於思考：把錯綜複雜的大問題，分解成一些比較容易做出決定的小問題。 　　‧針對小問題提出解方：針對每一個小問題細緻思考，千萬不要以單純的二分法來想，去尋找更多有可能性的選項。   　　Step2 預先推測對手的立場 　　‧與

對方站在一起：競爭必定會有對手，既然有對手，就必須學習「站在對手的立場思考事情」。 　　‧別忘了賽局裡還有別人：一場遊戲競爭裡，除了敵人之外，還會有其他相關人士，他們可能會是戰友，也可能成為潛在的敵人。 　　‧盡量窮盡對方可能的作法：在遊戲的進行過程中，「預測對手會怎麼做」是非常重要的功課。 　　‧這個環節中最基本的觀念：以「對手也會採取對自己最有利的策略」為前提，想辦法獲取最佳利益。 　　 　　Step3 依據現狀，確實訂定戰術 　　‧依照前置準備行動：完成前置作業後，接下來「如何行動」才是最重要的。 　　‧致勝的決心與作為：為了致勝，必須用盡一切手段，讓局面變得對自己有利。 　　‧情況可能

不利時：假設你在進行預測之後，發現結果對你不利。這時就要思考翻轉的對策。 　　‧需要多想「幾步之後」的結果：想要成為賽局中的高手，除了預測之外，你還必須要能夠做到「預測之後的預測」，也就是「更高層次的預測」。   　　81道練習題，讓你迅速掌握知己知彼、百戰百勝的「賽局思考」奧義！ 　　光是掌握3步驟還不夠，想要快速掌握賽局思考的精髓，你需要大量練習！ 　　擊敗12萬人的賽局思考大師，特地精心編寫81道賽局思考練習題， 　　以實際生活案例為基礎，搭配簡潔扼要的圖解， 　　讓讀者在學習過程中，能親自以「賽局思考」的角度，拆解並思考每一道練習題， 　　讀完本書，你就能掌握賽局思考的精髓奧義， 　　

從此面對各種生活難題，都能快速套入賽局思考的解題框架， 　　舉凡人際關係、職場交際、投資規劃…… 　　學會賽局思考，就能像是戰場上的名將一般， 　　優雅而犀利的掌握最高機率的獲勝解方！   名人推薦   　　「99啪的財經筆記」版主 99啪 　　鉑澈行銷顧問策略長 劉奕酉 　　認知神經科學／腦科學家 謝伯讓 　　專職交易者 權證小哥

拆解問題進入發燒排行的影片

提升高中學生工程設計關鍵能力之課程設計與成效評估

為了解決拆解問題的問題，作者廖家現 這樣論述：

　　本研究主要目的在探討學生在工程設計關鍵能力的學習表現，其中包含工程設計關鍵步驟認知、關鍵步驟能力表現、學生對自身工程設計能力的自我評估。研究方法採準實驗之不等組前後測設計，以高雄市的某公立社區普通高中五個三年級班級學生為實驗對象，實驗組共107人、對照組共71人。實驗組接受為期9週，每週2節，總計18節的「工程設計流程」教學策略課程，對照組接受「問題解決導向」教學。　　本研究先以「高中生工程設計評量」以及「高中工程設計學習進程自陳量表」對學生進行前測，了解學生之起點行為。實驗教學結束後，以相同試題進行後測。所得資料進行描述性統計、相依樣本t檢定、共變數分析之統計處理，以分析本教學實驗之成

效。　　研究結果顯示：（1）實驗組採取「工程設計流程」的教學策略對提升工程設計關鍵步驟認知有顯著效果。（2）實驗組學生在確認問題蒐集資料、形成方案分析資料、原型測試評估之教學階段表現較佳；而對照組學生則是在完成設計解決問題表現較佳。（3）實驗組、對照組學生教學後對自身在四大面向的工程設計能力自我評估，都有顯著的提升。根據研究結果，本研究提出以下幾點建議：（1）高中工程專題課程可採取工程設計流程進行教學，以提升學生工程關鍵步驟認知成效。（2）在工程專題教學歷程中，採用高中工程設計學習進程自陳量表，提升學生自我評估及批判思考能力。

沒人能躲過的第十年職涯卡關：職位高不成、待遇低不就的職場尷尬期，我該離職還是留下?

為了解決拆解問題的問題，作者河野英太郎 這樣論述：

　　◎出社會差不多十年了，我說不出任何代表作。 　　◎聽到同期同學誰誰誰年收入多少，我又悶又煩躁，天呀，怎麼跟他差這麼多！ 　　◎我不想當主管，老闆卻說要提拔我，錢沒有變多但責任多很多！該不該拒絕？ 　　◎公司引進新系統，新人又做我在做的事，我的工作是不是要被取代了？ 　　◎主管又問：「你對未來有什麼想法？」唉，我要是有想法，現在就不會卡關了。 　　出社會第十年，聽起來很厲害呢！ 　　但對多數人而言，十年，常常是既非菜鳥又不夠資深的職場尷尬期。 　　特別是跟你同期進來的人晉升了、去了你想去的部門，或是薪水大躍進， 　　自己卻還在原地踏步……。 　　作者河野英太郎曾任職日

本電通、埃森哲等公司， 　　並在日本IBM負責新進人員培訓部長等職務長達17年。 　　之後自行創業人力培育顧問公司，並在日本東京全球商學院一年MBA── 　　格洛比斯大學（GLOBIS University）擔任教職。 　　在看過數千人的職涯履歷表後，他發現， 　　每個人的職場第十年，都有各自迥異的卡關之處： 　　◎面對升不上去又彎不下來的第十年關卡，我該跳槽還是留下？ 　　工作駕輕就熟，但職位沒升上去，薪水幾乎沒成長。 　　父母常問：「你要繼續做這工作，還是要轉行？」不知該怎麼答？ 　　工作內容被主管調來調去，偏偏沒有一次是自己想要的， 　　心中不免開始疑惑：我該什麼都學一點，還是專精一

項？ 　　作者建議：如果這是你待的第二家或第三家公司，你該留下。為什麼？ 　　◎我不想當主管，但公司還是升了我 　　「部屬不想聽我的」、「老鳥根本叫不動」、 　　「以前主管這樣要求我，現在部屬完全不甩我」、 　　「老闆只出一張嘴、後輩只會問怎麼辦……每天忙得好厭世」…… 　　許多新手主管剛上任的煩惱，怎麼處理？ 　　從被人管變成管人，你需要的是換位思考。 　　所以，不要劈頭就罵「現在的年輕人呀……」，這話以後別再講。 　　職場第十年，既非新人，又不夠資深，你可能會遇到 　　升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 　　這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 　　要離職

還是留下？作者有明確的答案。 本書特色 　　升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 　　這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 名人推薦 　　TYCIA臺灣青年職涯創新協會發起人／何則文 　　「人資小週末」社群創辦人／盧世安 　　OL最愛厭世圖文新媒體／OL365  

開發自動拆解演算法以結合Progressive Hedging Algorithms 求解混整數規劃問題

為了解決拆解問題的問題，作者曾毓婷 這樣論述：

考慮實務問題中的眾多不確定性因子，所建構出的混整數規劃模型大小隨之增大亦使求解的困難度提升，然而，快速求解大型的混整數規劃問題乃是一個議題。現有的文獻中，主要加速混整數規劃模型求解效率的預處理方法分別為拆解問題成為多個子問題求解以及強化問題的限制式強度。本研究將開發預處理演算法，只需提供該演算法一般的數學規劃模型檔案型式，例如: CPLEX LP 檔案，此演算法即可偵測問題結構並且同時考慮拆解之子問題的限制式數量以及鏈結變數的變數型態進行數學規劃模型的拆解。此外，本研究將結合Progressive Hedging Algorithm (PHA)進行拆解過後子問題的求解，對於PHA 收斂至最佳

解所需的時間與求解過程產生的震盪性進行探討，整理過去文獻提及相關懲罰值設置方法與停止條件。本研究分別對於不同拆解區塊數、懲罰值設置方法進行分析並且比較所提出方法與商業軟體求解效能，結果發現本研究所提出的方法可解決商業軟體超出記憶體負荷的例子並且在有效的時效內得到最佳解，其中最佳的狀況為求解時間相較於商業軟體快上3177倍。