开局阶段，大家对各种局型的定式着法都比较熟悉，不宜随便走偏着、欺着，而应走正着。如按理智对策思维，开局最优棋路并非唯一的，那该如何选择呢?可按非理智对策思对策仑追俗谈维，一是减少布局意图信息，二是根据对方棋艺风格与技术特点而采取对策。目前象棋大赛，棋手事先都会准备开局计划，但最后实际上形成什么样的阵式，不是局中人单方面主观意志所能决定的。譬如红方先手摆当头炮，希望演变为中炮巡河炮对屏风马布局，但黑方第1回合就架起顺炮，以后只能是斗炮布局。即便黑方走成屏风马，却先挺3路卒，红方也无法走成巡河炮。于是在布局尚未定型的过程中，双方都在猜测对方用什么布局阵式，以便决定对策。由于各种阵式的特点不同，应付办法各异，如果猜错了对方的布局意图，而采取不适当的应着，就会造成不良后果。因此，从非理智对策思维出发，应尽量隐蔽自己的布局意图，或者叫减少布局意图信息，保留演变成多种阵式的可能性，增加对方犯错误的机会，以便布局定型时获得对自己更有利的局面。
另外，不同的开局阵式，对不同棋艺风格、技术特点的棋手，其后果会有明显的差异。例如对方属攻击型棋手，往往喜欢开放型布局，犬杀大砍速战速决，缺乏耐心作持久战。那么我方可选择稳健型开局，避其锐气，击其隋归。如果对方属稳健型棋手，喜欢遵循老套子，战术比较保守，而且怕局势搞乱。那么我方可选择对攻型开局，打破常规，避开对方熟悉的套路，使之被迫接受复杂多变局势的挑战，而容易出错。如果对方属灵活型棋手，擅于应变，但常常随手失误。此时我方选择精心研究、胸有成竹的开局，以自己特长的战术限制对方灵活的风格。还有，如果对方擅长后手顺炮局，则我方先行不用中炮，如果对方擅长先手中炮对屏风马局，则我方后走反宫马，等等，尽量以己之长处对彼之短处，以期取得较好的效果。
象棋对弈的关键是作出正确的决策。只有作出决策，才能行棋，推动棋局的发展;只有作出正确决策，才能获得优势与胜利。

　　在象棋对策论中，决策方法主要是缓步选优法、多步选优法、概率估算法、嫡值引导法等。所谓缓步选优法，就是从待审局面出发，思考各种棋路变化，此时末知的棋路树就象一座纵横交错的象棋迷宫，局中人在迷宫里探索着各种路子，不但要为自己设想一系列着法，还要替对方猜想一系列应法。当发现哪个着法有错，允许缓步，退回来重新设想别的着法，以便寻求到双方都有利的着法，获得尽可能高的结局得奏分。这样经过很多次缓步思考之后，终于找到最优棋路，称为缓步选优法。显然，此种决策的前提，是能够分忻到棋路的终点，而且双方都按理智对策进行。对于一盘棋的最后临近结局时，可以采用缓步选优法。
在多数情况下，待审局面变化比较复杂，不可能分析所有棋路，也不可能分析到棋路的终点，只能探索主干棋路，尽量多看几步棋的发展，计算所能达到的局面价值来判断优劣，这就是多步选优法。显然，此种决策方法有一定的误差，当选取不同的思考棋步时，会得到不同的结论，所以关于同一个待审局面，棋艺水平不同的人分析，会各自作出不同的决策。

　　一般来说，谁看得长远些，就比较正确，最后还要靠实践检验。一般来说，在复杂局势中，局中人难免犯错误，作决策时需要使用非理智对策理论。这里介绍概率估算法，它把弈棋结局作为随机事件处理，估算胜、和、负各占多大概率，把平均每盘棋的结局得分作为随机变量的平均值，称为局面平均发展价值，可用数学公式算得。设某中局形势，红方面临甲、乙、丙三步棋的选择，如按甲变例葬下去，估计胜的概率20%，和的概率40%，败的概率40%。如按乙变例弈下去，估计胜的概率20%，和的概率70%，败的概率10%。如按丙变例弈下去，胜的概率50%，和的概率10%，败的概率40%，试问如何决策?

　　计算结果，甲变例局面平均发展价值较小，应予抛弃，乙与丙变例则相等，任意选择。这样决策不难理解，因为甲乙比较，胜的概率相等，而败的概率则是甲大于乙，故宁可选择乙。甲丙比较，败的概率相等，而胜的概率则是甲小于丙，也是宁可选择丙。因此决定抛弃甲变例。乙丙比较，胜败概率之差值都一样，红方都具有一定的先手，在乙是平稳局势的先手，所以难胜易和，在丙则是射杀局势的先手，易分胜负难和，两者各有千秋，可进一步考虑双方局中人的棋艺特点、心理状态区分选择。

　　在非理智对策理论中，由于双方局中人都会犯错误，使某待审局面发展下去的结局具有不确定性，用该局面的混乱度来描述，称为熵值。决策时引导熵值的趋向，称为熵值引导法。这要按不同情况具体处理，当红方处于很大优势时，可选择熵值较小的局面。这是因为局势发展下去，即便黑方不犯错误，也能达到红胜的结局，所以红方宁愿保持较为平稳的局势，亦即熵值较小的局面，少冒风险。当红方处于很大劣势时，可选择熵值较大的局面，因为红方可能会输棋，就选择比较复杂尖锐的局面，尽可能增加黑方犯错误的可能性，争取获胜的一线希望。当红方处于大体均势又需急于求胜时，可选择恼值较大的局面，在混乱局势中搏斗，胜望较浓。当红方处于均势而要求不败时，可选择恼值较小的局面。

　　在上述概率估算法的例子中，剩下乙丙变例，还可用熵值引导法选择。经过计算，丙变例熵值大于乙变例，如为了争取更多的获胜机会，需要把局面搞乱一些，则选择丙变例，因为此时胜的概率50%，而乙变例才20%，故选择丙变例是想在对攻中获胜。

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