본 논문은 전략적 멀티에이전트 환경에서 Graph Neural Networks, Deep Reinforcement Learning, Probabilistic Topic Modeling 방법론들의 통합 가능성을 검토하는 포괄적인 리뷰를 제공합니다. 특히, 전략적 상대 모델링에 적합한 알려지지 않은 모델 구조를 밝히기 위한 머신러닝 방법과, Common Prior Assumption (CPA) 및 Self-Interest Hypothesis (SIH)와 같은 현실 세계에서 유효하지 않은 가정을 피하는 게임 이론적 개념과의 통합에 중점을 둡니다. 불확실성과 이질성, 확장성을 분석하고, 멀티에이전트 환경에서 관계 및 상호 작용을 효과적으로 모델링하기 위해 Graph Neural Networks (GNN)의 사용을 옹호합니다. 또한 Reinforcement Learning (RL) 및 Multiagent Deep Reinforcement Learning (MADRL) 분야를 검토하며, 게임 이론적 해결책과 공정성 및 안정성과 같은 속성을 고려합니다. 문서 분석 및 분류 이외의 영역에서 PTM을 활용하는 문헌을 언급하며, PTM의 알려지지 않은 기본 분포 추정 능력이 이질성 및 알려지지 않은 에이전트 신념을 다루는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.
