本文探讨了Thompson Sampling算法在序贯决策中的应用，尤其是在多臂赌博机问题中的表现。该算法通过贝叶斯方法实现了对数级别的预期遗憾，并在不同环境下进行了多种改进和扩展，展示了其在探索与开发权衡中的有效性和鲁棒性。

本文综述资源分配与序贯决策研究，涵盖评估算法资源分配政策的实验方法、稀缺资源在线分配与公平约束、贝叶斯UCB在指数族奖励下的渐近最优性、集群网络个性化治疗规则估计、无休止劫匪索引与MPI政策、疫苗分配策略评估与平均处理效应推断、带约束反事实策略优化，以及众包标注预算分配与多工人多臂赌博机公平调度。

本文综述信息设计与贝叶斯说服中的序贯决策问题，涵盖马尔科夫说服过程、在线强化学习无后悔算法、POMDP多智能体建模、不稳定状态MDP近似求解、Hawkes过程环境建模及基于自然语言评论的说服博弈，重点分析发送者效用优化与计算复杂度。