假设消费者的消费是有限理性的，并假设其自适应演化方法是消费者选择的迭代，本文建立了一个描述消费者选择的非线性离散动力系统。首先介绍用传统效用最大化方法来求解消费者行为，在此基础上按照自适应过程调整消费者任何时间段的购买量，构建一个一维离散动力系统模型。对其进行动力学分析，研究发现只有当调整速度小于某一阈值时，消费束才收敛于最优消费束；当时，消费束经flip分叉不收敛于最优消费束，直至收敛到不可预测的混沌。因此假设消费者学习估计最优消费束，并不断依据实际消费束与估计消费束的距离来调整反应参数。并给出了用最小二乘法估计最优消费束的方法。我们证明了在内生学习机制下，消费者的最优选择最终有可能收敛到完全理性消费者的选择；然后给出了内生反应参数应满足的四个条件，并依据此条件给出了一个具体的反应函数。并用matlab对引入内生学习机制前后进行数值模拟，实验结果表明内生学习机制都能让一般消费者最终做出完全理性消费者的选择。然后在该一维离散系统模型的研究基础上，考虑消费者有限理性假设下的偏好影响，用S型曲线有效表达消费者随购买量增加的偏好变化，建立一个描述消费者选择与偏好变化的二维动力学模型。研究该模型的正不动点的存在性，应用Jury条件分析了不动点的局部稳定性，运用中心流形定理分析了特征值为-1时不动点的稳定性，用数值方法研究了反映消费者最初选择和偏好是否合理的可行吸引域，说明商品价格的增加不利于消费者做出合理的选择。