Остается нерешенным следующий вопрос: как фактически должен действовать рациональный агент при ведении такой одноходовой игры, как игра в чет и нечет? Рациональный агент пришел логическим путем к выводу, что [7/12 юле; 5/12 : two] представляет собой максиминную равновесную стратегию, и исходит из предположения, что знаниями об этом обладает и его рациональный противник. Агент может использовать игральную кость с 12 сторонами или генератор случайных чисел для выбора случайным образом хода, соответствующего этой смешанной стратегии, и в этом случае ожидаемое вознаграждение для игрока Е будет равно -1/12. В ином случае агент может просто решить сделать ход one или two. В любом случае для игрока Е ожидаемое вознаграждение остается равным -1/12. Удивительно то, что односторонний выбор конкретного действия не уменьшает ожидаемое вознаграждение для данного игрока, но если другой агент будет иметь возможность узнать, что данный игрок принял такое одностороннее решение, то ожидаемое вознаграждение изменится, поскольку противник сможет откорректировать свою стратегию соответствующим образом.

Поиск решений для конечных игр с ненулевой суммой (т.е. равновесий Нэ-ша) немного сложнее. Общий подход заключается в использовании двух этапов. Во-первых, необходимо составить список из всех возможных последовательностей действий, которые могут образовывать смешанные стратегии. Например, вначале следует проверить все профили стратегий, в которых каждый игрок выполняет одно действие, затем те, в которых каждый игрок выполняет либо одно, либо два действия, и т.д. Количество таких проверок экспоненциально зависит от количества действий, поэтому может применяться только в относительно простых играх. Во-вторых, для каждого профиля стратегий, включенного в список на первом этапе, необходимо провести проверку для определения того, представляет ли он некоторое равновесие. Такая задача выполняется путем решения ряда уравнений и неравенств, аналогичных используемым в случае с нулевой суммой. В игре с двумя игроками эти уравнения являются линейными и могут быть решены с помощью основных методов линейного программирования, но в случае трех или большего количества игроков они являются нелинейными и задача поиска их решения может оказаться очень сложной.