Apprentissage par Renforcement et Théorie des Jeux pour la coordination de Systèmes Multi-Agents - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2006

Apprentissage par Renforcement et Théorie des Jeux pour la coordination de Systèmes Multi-Agents

Alain Dutech
Raghav Aras
  • Function : Author
  • PersonId : 830439

Abstract

This article presents the main reinforcement learning algorithms that aim at coordinating multi-agent systems by using tools and formalisms borrowed from Game Theory. Limits of these approaches are studied and discussed in order to draw some promising lines of research for that particular field. We argue more deeply around the central notions of Nash equilibrium and games with imperfect monitoring.
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Dates and versions

inria-00102192 , version 1 (29-09-2006)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00102192 , version 1

Cite

Alain Dutech, Raghav Aras, François Charpillet. Apprentissage par Renforcement et Théorie des Jeux pour la coordination de Systèmes Multi-Agents. Colloque Africain sur la Recherche en Informatique - CARI 2006, 2006, Cotonou/Bénin. ⟨inria-00102192⟩
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