该论文探讨了Thompson采样在贝叶斯策略中的应用，提出了因果贝叶斯优化（CBO）和图无关因果贝叶斯优化（GACBO）算法，旨在优化决策过程并解决复杂性问题，展示了在多个实际应用中的优越性。

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。