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Un jeu discret à plusieurs personnes où le paiement après chaque partie est stochastique est considéré. La distribution du paiement aléatoire est inconnue des joueurs et aucun des joueurs ne connaît les stratégies ou les mouvements réels des autres joueurs. Un algorithme d'apprentissage pour le jeu basé sur une équipe décentralisée d'automates d'apprentissage est présenté. Il est prouvé que tous les points stationnaires stables de l'algorithme sont des équilibres de Nash pour le jeu. Deux cas particuliers du jeu sont également discutés, à savoir le jeu avec paiement commun et le problème d'étiquetage de relaxation. Le premier a des applications telles que la reconnaissance de motifs et ce dernier est un problème largement étudié en vision par ordinateur. Pour les deux cas particuliers, il est montré que l'algorithme converge toujours vers une solution souhaitable.
Sastry et al. (Sun,) ont étudié cette question.