에이전트 들 간 링크 가 이동 , 또는 삭제 또는 추가 될 수 있 기 때문 에 학습 프로세스 가 발생 한다 . ( 복수 의 사이클 동안 움직이 지 않 는 ) 안정 한 네트워크 의 경우 , 이 상태 는 학습 된 상태 이 다 . 경제 적 용어 에서 , 학습 된 상태 는 내 쉬 균형 을 달성 했 다 . 훈련 데이터 가 사용 되 어 , 어느 에이전트 도 상기 데이터 와 관련 하 여 임의 의 타 에이전트 와 의 자신 의 연결 을 변경 하 기 위해 ( 효용 함수 에 의해 ) 인센티브 화 되 지 않 은 네트워크 를 학습 할 수 있 다 . 이 고정 점 은 일반 적 으로 계산 주기 횟수 와 관련 해 파라미터 로 설정 된다 ( 가령 , 3 회 반복 구간 동안 변경 사항 이 없 으면 이 를 학습 된 상태 로 간주 된다 ) . 시스템 이 초기 화 될 때 에이전트 가 데이터 에 랜덤 하 게 할당 된다 .