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Graph Agnostic Causal Bayesian Optimization
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内容提要
本研究提出了图无关因果贝叶斯优化（GACBO）算法，旨在优化未知因果图上的目标变量。该算法能够主动发现对最佳奖励有贡献的因果结构，并在模拟和实际应用中表现优于基线方法。
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关键要点
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本研究提出了因果贝叶斯优化（CBO）的形式化，旨在优化未知因果图上的目标变量。
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图无关因果贝叶斯优化（GACBO）算法能够主动发现对最佳奖励有贡献的因果结构。
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该算法首次在未知或部分已知图的情境下研究累积遗憾目标。
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研究结果表明，GACBO算法在模拟实验和实际应用中表现优于基线方法。
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