Розглянуто актуальну проблему самоорганізації стратегій стохастичної гри багатоагентної системи. Проявом самоорганізації є формування скоординованих поведінкових патернів групи мобільних агентів, наділених здатністю переміщуватися в обмеженому дискретному просторі.
Розроблена модель матричної стохастичної гри для прийняття рішень в умовах невизначеності. Запропоновано метод Q-навчання для розв’язування стохастичної гри з апріорі невідомими матрицями виграшів. Виконано формулювання ігрової задачі, описано марківський рекурентний метод та алгоритм для її розв’язування. Отримано та проаналізовано результати комп’ютерного моделювання стохастичної гри з Q-навчанням.