研究如何在固定预算内通过在线算法在众包市场中进行任务分配，探讨了实现任务分配的几种算法及评估方案，并通过实验验证了算法的实用性。

Aug, 2015

这篇论文提出了一种新的在线匹配模型，该模型考虑了资源重用问题，同时给出了一个基于线性规划的自适应算法，可以在应用实例如出租车调度服务等中得到应用。

Nov, 2017

我们在本文中解决了一种带有任务转移的在线网络资源分配问题，提出了基于指数加权方法的随机在线算法，证明了该算法具有次线性时间后悔，通过对人工数据进行性能测试并与强化学习方法进行比较表明我们的方法优于后者。

Nov, 2023

研究了在线分配问题，通过创建不对称性来控制重用性引起的随机依赖，并建立了一个新算法，获得了最佳竞争比率。(The paper studies the problem of online allocation and proposes a new algorithm that creates asymmetry to control the stochastic dependencies induced by reusability, achieving the best possible competitive ratio.)

Feb, 2020

本文针对在线资源分配问题提出了一个基于非均匀和已知到达分布的参数化线性规划算法，并进行了实验结果测试。

Dec, 2020

本文研究了一个在线资源预订问题，通过一个由两个计算节点组成的通信网络，在有限时间内最小化整体预订成本，并且保持累计违规与运输成本在一定预算限制下的在线重复博弈，提出了一个在线鞍点算法来解决该问题。

May, 2023

本文考虑众包任务分配中的可靠性问题，提出了一种基于置信传播和低秩矩阵逼近的算法来决定如何分配任务，并从工人的答案中推断出正确答案。比较了不同算法的表现，发现基于者非自适应的算法是最优的。此外，还强调了建立可靠的工人信誉系统对于完全运用自适应设计的潜力至关重要。

Oct, 2011

本文提出一种针对多个资源分配问题的算法体系，将在线请求建模为每次从未知的概率分布中独立抽取，给出了一个在任意接受数据的情况下获得一定比例最优解的单一算法，并且探究了如何在任意情况下应对敌对分布。同时，文中提出了解决大型 LPs 混合装填覆盖问题的快速算法，并分析了该算法在在线拍卖、网络路由和广告策略方案等特殊情况下的应用。

Mar, 2019

给定未知质量的预测作为输入，我们提出了一种算法，在未知预测质量和请求模型的情况下，在在线资源分配问题中实现了渐进最优表现，验证了算法的性能与任何已知到达模型和预测准确性的算法的最佳性能相匹配。

Feb, 2024

本文研究预约服务的 Web 和移动应用程序，针对该类问题提出了带性能保证的新算法，并在纽约市卫生系统的预约数据上进行了测试。

May, 2018