MAPSOUL 은 준비 된 대기 하 는 플레이어 의 카탈로그 로부터 플레이어 ( 처리 모듈 ) 의 서브 세트 를 랜덤 하 게 선택 함 으로써 동작 한다 . 하나 의 실시 예 에 의해 , 플레이어 의 랜덤 선택 이 유전 알고리즘 ( Genetic Algorithm ) 에 의해 수행 된다 . 각각 의 플레이어 는 부분 적 으로 또는 완전히 잘못 된 주관 적 모델 을 갖 는 것 으로 가정 된다 . 플레이어 모델 은 효용 함수 와 관해 매수 - 관련 목적 함수 에 대한 선호 의 세트 를 기초 로 한다 . 각각 의 플레이어 는 최적 자기 이익 의 전략 을 따르 며 , 여기 서 데이터 또는 환경 에 대한 믿음 이 가능 한 믿음 의 세트 하 에서 최적 으로 가정 된다 . 특히 , 게임 이론 측면 에서 , 플레이어 는 데이터 만 플레이 할 뿐 아니 라 , 서로 도 플레이 함 으로써 , 이 들 이 각자 의 관점 에서 서로 에 대한 예측 을 형성 한다 . 내 쉬 균형 의 발생 은 데이터 로부터 특정 맥락 이 도입 되 었 음 을 나타낸다 . 모든 맥락 이 도입 된 경우 ( 즉 , 모든 내 쉬 균형 의 세트 ) , 플레이어 는 올바른 모델 을 학습 한 학습 기계 이 고 이 들 은 연역 기계 로서 재 - 사용 될 수 있 다 .