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 =====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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