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    * Observalité : L'observalité d'un environnement caractérise l'ensemble des informations qui sont accessibles à un agent.
    * Observalité partielle : L'observalité est partielle quand toutes les informations nécessaires à la connaissance de l'état du système ne sont pas accessibles.
+   * Jeu matriciel : n-uplet <m, A1, ..., Am, R1, ..., Rm> dans lequel m est le nombre d'agents (joueurs), Ai est l'ensemble des action pour le joueur i, Ri est la fonction de récompense pour l'agent i qui dépend de l'action jointe des agents.
+   * Stratégie : Fonction π : Ai -> [0; 1] qui définit une distribution de probabilité sur les actions du joueur i.
+   * Stratégie pure : Stratégie déterministe.
+   * Stratégie mixte : Stratégie non déterministe.
+   * Gain espéré : Esperance de récompense étant donné la stratégie de l'agent i et celle des autres agents.
+   * 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 "égoïste" => pas forcément très efficace).
-====  ====
+==== Généralités sur les SMA ====
 Les états, actions et fonctions de récompense d'un PDM (processus décisionnel de Markov) peuvent être défini à 2 niveaux :
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      * -Coordination inter-agent
+==== Jeux matriciels ====
+Types de jeux matriciels :
+   * Jeu d'équipe : Tous les joueurs ont la même fonction de récompense.
+   * Jeu à somme nulle : La somme des fonctions de récompense de tous les joueurs est nulle.
+   * Jeu à somme générale : N'est ni un jeu d'équipe ni un jeu à somme nulle

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