本研究提出了基于Thompson抽样的并行贝叶斯优化方法，称为STS-PBO，用于解决时间敏感的黑盒优化问题。该方法引入了速率失真理论构建平衡学习所需信息量和次优性的损失函数，并采用Blahut-Arimoto算法计算目标解。实验证明，STS-PBO方法在同步和异步设置中均优于串行方法和传统Thompson抽样的并行贝叶斯优化方法。