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。