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复制成功的第三个机制是天择（selection）。所谓天择，就是繁殖与成功相连的属性（例如，规则、程序、形式），淘汰与失败相连的属性。通过天择复制成功的理论假定，存在一组固定属性、一条天择规则、一条繁殖规则，天择规则决定繁殖哪些属性，繁殖规则决定如何繁殖那些属性。对于组织通过天择复制成功而言，淘汰哪些属性，取决于一群竞争者之间的相对绩效，成功者的属性比失败者的属性更可能被复制（Alchian 1950；Winter 1964；Baum and Singh 1994）。当然，这些观点借鉴了进化生物学和进化经济学的大量文献（Mayr 1963，1982；Selten 1991；Gould 2002；Nelson and Winter 2002；Witt 2003）。它们设想出多种多样的变异形式和多种多样的天择过程。最终状态取决于具体采用了哪种变异形式、哪种天择过程，还取决于竞争的性质。相对于所处环境的变化而言，传播过程一般是缓慢的；而且，传播过程往往具有多重均衡，并不是每重均衡都同样有吸引力。
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两组问题
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有关通过复制成功适应环境的文献，处理了两组相互联系但是有所不同的问题。
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第一组问题包括：个人或组织在这种情境下怎么做？个人和组织如何行动？随着时间的推移，个人或组织的行为如何根据经验而改变？个人和组织以何种方式、什么速度根据经验改变行动到什么程度？个人和组织在多大程度上追求最佳选项？
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第二组问题包括：智慧的个人或组织在这种情境下应该怎么做？为了收集更多信息而抽取几个选项进行尝试，这种尝试应该持续多长时间？什么时候应该做出选择？应该基于什么做出选择？
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说到第二组问题，复制成功的各种机制具有一个共同的根本问题，这个根本问题在计算理性中的表现也很明显——确实，在各种适应过程中的表现都很明显。这个问题就是：如何指出并实现开发与探索之间的最佳平衡（Kuhn 1962，1977；Holland 1975；March 1999c，第 7 章；Chen and Katila 2008；Fang and Levinthal 2009）。开发指利用并精练已知之物，提高效率、进行标准化、实行问责、施加控制——这些都是开发的表现。探索指追求未知之物，尝试不同于标准流程的新做法，就是探索的表现。在涉及复制成功的适应过程中，问题就变成了如何在进一步了解世界（探索）和利用已知之物（开发）之间分配资源。因为复制成功是对即时反馈做出反应，所以复制成功经常遭受的一个质疑是：分配到探索上的资源是否太少（Starbuck，Greve，and Hedberg 1978；Miller 1994）。
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有些显而易见的标准可以用来评价复制成功对任何一组特定行动规则的效应：
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改进（improvement）：平均绩效随着经验而改进吗？
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稳定（stability）：第 t 次重复第 t-1 次选择的可能性随着经验而增加吗？
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声誉误差（reputation error）：所选选项变现绩效（声誉）是大于还是小于其期望值？两者的差距如何随着时间而变化？
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最优性（optimality）：发现并采用了最佳选项吗？花了多长时间才找到最佳选项？或者，所选选项的绩效与最佳期望绩效的差距如何随着时间而变化？
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经验的疆界 复制成功的问题
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作为适应机制，试误、模仿和天择有不同之处，但是在结构上有一些基本共同点。这些基本共同点及其引起的问题是本节讨论的主要焦点。此处讨论的现象，大都源自学习环境和适应机制的性质，而不是源自学习者的认知习惯，因此与那些著名的人类信息加工局限是不同的、基本上无关的。这些“结构性”问题是可以理解的，但是，理解了这些问题，并不代表就能解决这些问题。
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第一，历史是复杂的。世界遵循一些永恒规律，从这个意义上说，世界也许是井然有序的，即使如此，世界还是充满复杂的因果关系。面对这样的复杂性，要从经验当中做出正确的推断，就要采用复杂的实验设计、使用多变量模型，还要使用大样本。不幸的是，在现实世界中复制成功，只能采用简单的内隐实验设计、简单的内隐相关模型和小样本。结果，通过复制成功而学习，特别容易犯下误设（misspecification）和迷信（superstition）的错误。
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第二，历史充满随机不确定性。世界的井然有序掺杂着随机变异。根据经验找出最佳选项，就要解析信号、噪声和样本量的联合效应。
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信号：选项之间的真实差异越大，通过观察一个样本找出真实最佳选项的机会越大。
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噪声：观察结果的随机变异越小，通过观察一个样本找出真实最佳选项的机会越大。
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样本量：样本越大，通过观察一个样本找出真实最佳选项的机会越大。
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既然组织中的经验经常是信号弱、噪声大、样本小，那么变现历史就极有可能大大偏离深层现实。适应不是响应潜在历史分布，而是响应小样本实现的那个历史。这会导致过分偏爱一个其实并非很好的选项，进而导致错误地复制，或者导致过分轻视一个其实并非很差的选项，进而导致错误地回避。
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研究随机过程的学者都知道，随机变异会造成一些十分惊人、违反直觉的意外（Feller 1968）。这些意外，很多是所谓的首次超越定理（first-passagetheorem），或者竞争上限定理（competitive maximum theorem）的变式。前者的一个例子是抛掷硬币：抛掷一枚硬币，大概抛掷多少次会半数以上是正面或者半数以上是反面？一般人的直觉是，次数较少。而实际情况是，平均而言，次数相当多。
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竞争上限定理的一个例子是：比较两个相同的竞争者，每个竞争者每次实现的绩效，取自一个平均值为 0、标准差为 1 的正态分布。假设我们考虑两个竞争者历次变现绩效的平均值。随着经验的积累，第 t 次的历次变现绩效平均值较大的竞争者，第 t＋1 次的历次变现绩效平均值也较大的可能性会增大。随着 t 的不断增加，这一可能性会变得非常大。根据历次变现绩效平均值对两个竞争者排名，这一排名会在很长一段时间内保持不变，即使两个竞争者在能力上是一样的，即使平均绩效之差会缩小。
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第三，众选项的潜在结果分布受到历次所做选择以及历次变现结果的影响。复制成功自然会影响所选选项，进而影响所选选项的潜在结果分布。不那么显而易见的是，复制成功经常还会影响其他选项的潜在结果分布。用标准术语来说，每次的潜在结果分布内源于历次所做选择或历次变现结果。
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这种内源性在有些案例中表现为消耗：也就是因为复制本身对后续结果有害，所以，平均而言，复制成功导致绩效降低。最显而易见的案例涉及，资源因使用或竞争而消耗。其他案例涉及，优势因开发而丧失（Barnett and Hansen 1996）。例如，假设一位网球选手采取的策略是把球打到对手较弱的那边（对手长于右手，就打到左边；对手长于左手，就打到右边）。这一策略会增加短期获胜的可能性，但是与此同时会为对手提供练习较弱那边的机会。随着时间的推移，练习效应会减小对手两手之间的能力差异，进而减弱“把球打到对手较弱那边”这个策略的竞争优势。其他例子包括，涉及厌倦或愤世嫉俗的案例。还有一些例子是涉及他人调整的案例，例如，喊“狼来了”的次数多了，别人就不把你的喊叫当回事了。
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