高效、公平且激励兼容的医疗配给
本研究旨在探讨政府和非营利组织在任务为需要实现顺序并且可能相关的代理人之间公平高效地分配社会福利时所面临的分配难题，特别是在 COVID-19 流行病期间的类似情况下发现最小填充率上限和最小预期填充率的方法是什么，我们提出了一个简单的自适应政策 -- 投影比例分配，该政策可以同时实现最佳的 ex-post 和 ex-ante 公平，通过对 COVID-19 医疗用品的二元 SEIR 模型进行数值研究，我们发现 PPA 政策显著优于其理论保证以及最佳目标填充率政策。
Feb, 2021
使用基于转换器的深度 Q 网络，研究在健康资源匮乏条件下公平有效地进行重症护理资源分配的强化学习方法。实验结果表明，与现有的基于严重程度和合并症的方法相比，我们的方法在不同级别的呼吸机短缺情况下显著减少了多余死亡，并实现了更加公正的分配。
Sep, 2023
研究了将稀缺的社会资源分配给异质性申请人的问题，根据观察到的协变量设计了一种在线政策，以满足预算限制并最大化预期结果，并通过数据驱动的政策几乎确定渐近实现了最佳样本外政策的预期结果，并扩展了包括各种公平约束的框架。
Nov, 2023
本文研究了将不可拆分物品分配给具有加法偏好的代理人的基本问题。我们考虑 eliciting 每个代理人仅排名她最喜欢的 $k$ 个物品，而不是她的完整基数估值。我们表征了实现嫉妒 - 自由度高达一个良好且近似最大值共享保证的 $k$ 值。我们还分析了由于缺乏完整信息而产生的社会福利的乘法损失，无论是否满足公平要求。
May, 2021
本文解决了现代肾脏交换中公平代价的理论问题，并提出了一种平衡严格词典型偏好顺序和效率最大化的综合公平规则。该规则具有一个参数，可以通过制定政策进行调整。实验结果表明，与其他公平规则相比，该规则更能产生可靠的结果。
Feb, 2017
连同统计可减少方差的估计和鲁棒估计在内，研究了在可能违反正性的情况下的最优治疗规则的因果识别和估计，以及如公平性等约束通过约束优化处理，并提出了用于获得方差敏感性遗憾界的多参数政策类的两阶段算法。
Sep, 2023
本文将不可分割资源公平分配的问题扩展到了一个决策必须在多个社会问题上同时做出的公平公共决策问题，并引入了三种新的松弛解法，最终证明了最大纳什福利解决方案适用于所有三个松弛解法，并提供了满足这些公理的分配的多项式时间算法和难度结果。
Nov, 2016
本文研究了资源分配中公平性和利用率之间的平衡问题，并探讨了在需求分布不均时的公平性要求，得到了一些不同概率分布下的可证明的最大可使用率上界，发现了某些类型的概率分布下最大可使用率不受公平性约束，并且在幂律分布中求解的间隔可以由与分布参数无关的常数因子进行约束。
Jun, 2019
本研究考虑在非营利性组织的情境下进行在线资源分配，通过使用基于样本的线性规划算法实现了公平分配策略，并将其应用于实际的 COVID-19 疫苗接种数据集，结果表明该算法可以有效提高公平性。
Dec, 2021