본 논문은 불완전 정보 게임에서 지배된 행동(dominated actions)의 개념을 정의하고 연구합니다. 전략적 형태 게임에서는 지배된 전략을 다항 시간 내에 식별할 수 있지만, 불완전 정보 확장 형태 게임에서는 전략적 형태로 변환하는 과정에서 게임 크기가 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 이 논문에서는 n-player 게임에서 어떤 행동이 혼합 전략에 의해 지배되는지(엄격하게 또는 약하게)를 판별하는 다항 시간 알고리즘을 제시합니다. 이 알고리즘은 지배된 행동을 반복적으로 제거하는 알고리즘으로 확장될 수 있으며, 이를 통해 내쉬 균형 계산 전에 게임 트리의 크기를 효율적으로 줄일 수 있습니다. "올인 또는 폴드" 노리밋 텍사스 홀덤 포커 변형 게임을 통해 지배된 행동의 역할을 실험적으로 탐구합니다.
