该研究探讨了在线学习在竞争环境下的问题，并提出了一种分散、不需要协调的算法，能够在结构化匹配市场中实现稳定匹配。研究结果表明，该算法在代理人和企业的底层偏好具有现实结构假设的情况下，具有较低的后悔成本。竞争对该算法的性能影响不大。

该文介绍了一种用于多任务在线学习的分散算法MT-CO2OL，可以通过网络与邻居交换信息。该算法的遗憾度不会比没有信息共享的情况更糟，可以实现差分隐私。提供了对该理论的实验支持。

本文介绍了基于拍卖的调度框架，用于解决多目标决策问题，并提出了解决路径规划问题的基于拍卖的调度基础。同时，本文还提出了分散算法来合成一对策略、初步分配的预算和出价策略，并对不同的分散合成问题进行了分类和讨论。