I Markovs beslutsprocess (MDP) formalisering av förstärkande inlärning interagerar ett enda adaptivt medel med en miljö som definieras av en probabilistisk övergångsfunktion. I detta solipsistiska synsätt, sekundära agenter kan bara vara en del av miljön och är därför fast i sitt beteende. Ramverket av Markov spel gör att vi kan bredda denna vy till att inkludera flera adaptiva medel med interagerande eller konkurrerande mål. I detta dokument behandlas ett steg i denna riktning där exakt två agenter med diametralt motsatta mål delar en miljö. Den beskriver en Q-learning-liknande algoritm för att hitta optimala strategier och visar dess tillämpning på ett enkelt tvåspelarspel där den optimala politiken är probabilistisk.
Littman REF föreslog Minimax-Q-inlärning för ett nollsummespel med två spelare.
Markov Games as a Framework for Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}