This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
|
memento-processus-decisionnels-de-markov-et-systemes-multiagents [2025/10/31 07:38] 66.249.70.198 old revision restored (2025/05/03 21:47) |
memento-processus-decisionnels-de-markov-et-systemes-multiagents [2025/11/13 02:36] (current) 216.73.216.15 old revision restored (2025/10/29 22:58) |
||
|---|---|---|---|
| Line 18: | Line 18: | ||
| * Gain espéré : Esperance de récompense étant donné la stratégie de l' | * Gain espéré : Esperance de récompense étant donné la stratégie de l' | ||
| * Equilibre de Nash : Une stratégie jointe est un équilibre de Nash lorsque chaque joueur ne peut améliorer son gain en changeant de stratégie (chaque joueur suit une stratégie " | * Equilibre de Nash : Une stratégie jointe est un équilibre de Nash lorsque chaque joueur ne peut améliorer son gain en changeant de stratégie (chaque joueur suit une stratégie " | ||
| - | * Optimum de Pareto : Une stratégie domine au sens de Pareto si tous les joueurs gagnent au moins autant qu'en suivant leur stratégie dominante et qu'au moins un joueur ai un gain supérieur à ce qu'il recevrait en suivran sa stratégie dominante. | ||
| - | * Pareto Optimal : Si la stratégie jointe n'est dominée par aucune autre stratégie. | ||
| - | * MMDP : Processus décisionnels de Markov multi-agents. Définit par un n-uplet <m, S, A1, ..., Am, T, R> où S, A, et T sont définis comme pour un jeu de Markov. | ||
| - | * DEC-POMDP : Processuss décisionnel de Markov décentralisé partiellement observable. Définit par un n-uplet <m, S, A1, ..., Am, T, Ω1, ..., Ωm, O, R> où le n-uplet <m, S, A1, ..., Am, T, R> est un jeu de Markov, Ω est l' | ||
| - | |||
| ==== Généralités sur les SMA ==== | ==== Généralités sur les SMA ==== | ||
| Line 56: | Line 51: | ||
| * Jeu à somme générale : N'est ni un jeu d' | * Jeu à somme générale : N'est ni un jeu d' | ||
| - | Théorème : Tout jeu en forme stratégique fini admet au moins un équilibre de Nash. | ||
| - | |||
| - | |||
| - | ==== Jeux de Markov ==== | ||
| - | |||
| - | MMDP = spécialisation du jeu de Markov dans laquelle la fonction récompense est la même pour tous les agents. | ||