在多忠誠度貝葉斯優化（MFBO）中，平衡探索（exploration）和利用（exploitation）是提高化學發現性能的關鍵。探索指的是在尚未充分評估的參數空間中尋找新候選者，而利用則是基於已有數據選擇最有可能產生最佳結果的候選者。為了更好地平衡這兩者，可以考慮以下幾個策略：
選擇合適的收購函數：不同的收購函數在探索和利用之間的權衡有所不同。例如，MF-MES（多忠誠度最大熵搜索）專注於最大化信息增益，這有助於探索新的區域，而MF-TVR（多忠誠度目標方差減少）則更注重利用已有數據。根據具體的化學問題特性，選擇最合適的收購函數可以顯著提高性能。
調整低忠誠度數據的使用：在MFBO中，低忠誠度數據的成本和準確性對性能有直接影響。當低忠誠度數據與高忠誠度數據之間的相關性較高時，利用這些數據進行探索可以降低成本並提高效率。因此，應該在設計實驗時考慮如何有效地使用低忠誠度數據。
動態調整探索與利用的比例：根據當前的優化進度和數據的獲取情況，動態調整探索和利用的比例。例如，在初期階段可以增加探索的比例，以便更全面地了解參數空間，而在接近最優解時則可以轉向更多的利用。
使用自適應策略：引入自適應機制，根據過去的優化結果自動調整探索和利用的策略。例如，當發現某些區域的性能不佳時，可以增加對其他區域的探索。
通過這些策略的綜合運用，可以在MFBO中更好地平衡探索和利用，從而在化學發現中取得更好的性能。