本文基于-竞争率准则(其中为偏好)探讨了在线-秘书搜索问题。基于非线性规划设计出阈值型在线策略,给出了阈值的求解步骤,证明了阈值间的大小关系,并进一步证明了为基于-竞争率的最优在线策略,且其-竞争率为。经特殊情形讨论发现,时,-竞争率即为竞争比,与Lorenz等的研究结果一致;时,-竞争率即为竞争差,可以得到的显性表达式,并证明了基于-竞争率(竞争差)的阈值大于基于-竞争率(竞争比)的阈值,表明基于竞争比的在线策略比基于竞争差的更加保守;时,在线-秘书搜索问题就退化为El-Yaniv等提出的经典在线时间序列搜索问题,并分别给出了其基于竞争比和竞争差的最优在线策略。数值仿真实验结果表明:(1)偏好越大,阈值越小,即偏好越大,策略越保守;反之越激进。(2)当候选人的评分序列的期望较小时,应选用偏好较大的在线策略;当评分序列的期望适中时,应选择偏好适中的在线策略;当评分序列的期望较大时,应选择偏好较小的在线策略。