本論文では、グラフニューラルネットワーク（GNN）、深層強化学習（RL）、確率的トピックモデル（PTM）に関する方法を総合的にレビューし、これらの技術を戦略的な多エージェント状況に適用する可能性に焦点を当てています。特に、未知のモデル構造を明らかにするための機械学習手法や、リアルワールドで一般的な仮定を避けるゲーム理論的概念との統合を検討しています。GNNは、グラフ構造データを処理するための強力なツールであり、ノード分類やリンク予測のタスクに効果的です。さらに、深層強化学習の分野と、ゲーム理論における公平性や安定性の特性についても議論しています。最後に、非定常環境への適応や不確実性、異質性の対処、スケーラビリティと解法の実現可能性に関する課題を明らかにしています。