=====Learning multi-agent state space representations=====

==== Quelques informations ====

Markov game -> Système multi-agent avec plusieurs sets d'actions, la proba de transition dépend de s, a et s', récompense unique à chaque agent et une transition.

Une variante consiste à donner une récompense commune aux agents.


Comment apprendre le bon moment auquel doivent se coordonnés les agents ? Quelques ressources dispo :
   * Kok & Vlassis, Utile coordination : Learning indepedenies among cooperative agents.
   * Spaan & Melo IDMG

Détails sur l'IDMG :
   * Interaction Driven Markov Game
   * Les agents peuvent connaitre la position des autres par la communication ou en les détectant avec les capteurs
   * Plus de détails sur l'article de Spaan & Melo...

Learning Coordination States :
   * Identification des états dans lequel un agent devrait prendre en compte les autres agents quand il choisi une action et qu'il y a besoin de coordination sur celle-ci avec un autre agent.

==== CQ-Learning ====