利用人类评估挑选前 k 项最优目标：自适应结合评分与成对比较

研究者提出一种自适应算法，通过结合评分与成对比较两种人类评估形式，在有限预算下从候选池中选出前 k 项最优目标。该算法前期利用评分快速筛选，随后通过具有前瞻性的代理目标策略结合成对比较细化排序，并在后期自适应切换至近视策略。理论证明该决策规则具备渐近一致性，模拟实验表明其性能优于现有基准。