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-=====Learning multi-agent state space representations=====
+====Learning multi-agent state space representations====
-==== Quelques informations ====
-Markov game -> Système multi-agent avec plusieurs sets d'actions, la proba de transition dépend de s, a et s', récompense unique à chaque agent et une transition.
-Une variante consiste à donner une récompense commune aux agents.
-Comment apprendre le bon moment auquel doivent se coordonnés les agents ? Quelques ressources dispo :
-   * Kok & Vlassis, Utile coordination : Learning indepedenies among cooperative agents.
-   * Spaan & Melo IDMG
-Détails sur l'IDMG :
-   * Interaction Driven Markov Game
-   * Les agents peuvent connaitre la position des autres par la communication ou en les détectant avec les capteurs
-   * Plus de détails sur l'article de Spaan & Melo...
-Learning Coordination States :
-   * Identification des états dans lequel un agent devrait prendre en compte les autres agents quand il choisi une action et qu'il y a besoin de coordination sur celle-ci avec un autre agent.
-==== CQ-Learning ====

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