博弈是多智能体强化学习中的常用理论。本文介绍几种基本的博弈游戏。
1 囚徒困境
在囚徒困境博弈中，两名犯罪的囚犯一起被警察盘问，每个罪犯都有两种选择：一种是与警察合作来对付同伙；另一种是与同伙串通而对警察撒谎。如果两名罪犯相互配合而不承认犯罪，则只会在监狱里呆几个月的时间。但如果他们中的一个为对付同伙而与警察合作，另一个却维护同伙而对警察撒谎，则这个与同伙合作并欺骗警察的罪犯将会做很长时间的牢。
（1）如果罪犯配合很好，欺瞒了警察，则会同时获得奖励5，并关几个月。
（2）如果一个罪犯向警察认罪，而另一个罪犯撒谎，则前者获得奖励10并释放，后者获得奖励0并获得终身监禁。
（3）如果都向警察认罪，则都会获得奖励1并关几年。
大多数理性的人都会选择（3）而尽量减少在监狱的时间。
选择坦白交代的行为称为纳什均衡（NE)。如果一个具有机器学习能力的智能体不断重复地玩该游戏,
那么会学习到在任何情况下都100%地选择坦白。这就是所谓的纯策略博弈。
2 猜硬币
两个小孩各有一枚硬币，然后各自选择显示硬币正面或反面。如果都同时显示两个正面或反面，则玩家1获胜并得到回报1，而玩家2输且回报为-1。若两枚硬币正反各不相同，则玩家2获胜。每玩一局都有一个玩家会赢而一个玩家会输，这就是所谓的零和矩阵博弈。
该游戏的最优策略，或其纳什均衡，是一种以50%概率选择硬币正面同时50%概率选择硬币反面的混合策略。这称为混合策略博弈。
3 剪刀石头布
剪刀石头布的规则是每次可以出石头（拳头)、剪刀或布的手势。而布能盖住（赢）石头，石头能击毁（赢）剪刀，剪刀能割开（赢）布。如果两个玩家出的一样，那么就是平局。这个游戏是一种混合策略的零和博弈。显然，解决方案应该是随机以33%的概率选择石头、剪刀或布的手势。唯不同的是该游戏可以选择3种行为。