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 - L'agent lui même : discrétisation décentralisée, chacun à sa discrétisation. Cependant, même si le GNG n'est pas déterministe, discrétiser plusieurs fois le même environnement devrait donner des résultats proches (car l'espace d'entré est toujours le même et que l'on choisi de manière aléatoire / uniforme les points de l'espace d'entré pour mettre à jour les poids des noeuds, plus le nombre d'itérations est grand et plus les résultats devraient être identiques).
 Si l'on part de l'hypothèse dans laquelle chaque agent fait sa discrétisation, alors chaque agent à un résultat plus ou moins similaire à celui des autres agents.
-Le GNG ajoutant des noeuds toutes les x itérations, tous les agents auraient une discrétisation possédant le même nombre de noeuds.
-Si les agents partageaient leur discrétisation avec les autres, il serait possible d'utiliser les neurones des discrétisations de chaque agents comme espace d'entré pour une map de kohonen. Ainsi les agents pourraient construire une discrétisation commune plus précise de leur environnement. \\
-A cause du caractère non déterministe de la map de kohonen, cette discrétisation ne serait pas identique à chaque agent, mais pourrait être suffisamment précise pour que les différences soient transparentes pour les agents.

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