公平秘书问题与不公正预测

本研究针对使用预测的算法在决策过程中可能导致的不公平性问题，特别是在经典秘书问题中的表现。提出了一种新算法，通过"钉住"的概念，保证在接受优秀候选人概率为$\Omega(1)$的同时，依然保持预测误差下的性能承诺，从而改善了现有方法的不足。研究不仅拓展了到$k$-秘书问题，还通过实验验证了理论分析。