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 =====Learning multi-agent state space representations=====
-==== Définitions ====
-Feed forward neural network : Réseau de neurone dans lequel il n'y a pas de boucle.
-CQ-Learning : Coordination QLearning
 ==== 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.
+Markov game -> Système multi-agent avec plusieurs set 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.
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 ==== CQ-Learning ====
-En partant du principe que les agents ont une politique optimale ainsi qu'une récompense associée à chaque tuple <état, action>.
-Les agents ont deux ensembles d'états, un classique qui répertorie tous les états (hors joint) et un "joint" qui répertorie les états qui sont en collisions avec d'autres agents. C'est à dire accessibles par deux agents ou plus.
-L'algorithme utilise alors test de Student pour détecter des changements dans la valeur d'une récompense sur un <état, action> ciblé. Deux situations peuvent arriver :
-   * L'algorithme détecte un changement, s'en suivent alors les étapes suivantes :
-      - Marquage de l'état
-      - Recherche de la cause du changement
-      - Paire <état, action> marquée comme "dangereuse"
-      - Ajout de l'état à l'ensemble d'états "joint" de l'agent
-      - Les <états, action> qui n'ont pas provoqués la collision sont marqué comme "safe"
-   *  L'algorithme ne détecte aucun changement, aucune instruction n'a lieu
-A chaque fois qu'un état est marqué, l'algorithme regarde si c'est un état joint dans lequel il faut prendre en considération les autres agents.
-Si c'est le cas l'actualsisation de QjValeur de l'état sera effectué avec la formule :
-{{:capture.png?400|}}
-Sinon pas d'actualisation.

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