Sau mỗi lựa chọn quyết định, hành động trong quá trình tham gia trò chơi, việc phân tích, đánh giá lợi ích thu được và xu hướng, chiến lược của các người chơi khác để có thể có những quyết định, hành động hiệu quả tiếp theo, đôi khi là điều chỉnh chiến lược chơi nhằm đem lại hiệu quả cao hơn. Việc đánh giá này có thể thông qua các tiêu chí đánh giá chung, theo đó người chơi có thể có một cách nhìn mang tính hiệu quả hơn trong việc điều chỉnh chiến lược chơi.
Cân bằng Nash (Nash Equilibrium-NE) được xem như là một tiêu chí đánh giá, lựa chọn đối với quyết định, hành động của các đối tượng chơi trong một số mô hình điển hình của lý thuyết trò chơi.
Cân bằng Nash: Trong trò chơi dạng chuẩn tắc G={S1, S2, …,Sn; u1, u2, …, un}, tổ hợp chiến lược (s*
1, s*2, …,s*n) là một cân bằng nếu: với mỗi người chơi i nào đó, s* i (tức là chiến lược do người thứ i lựa chọn) là phản ứng tốt nhất của người chơi này đối với các chiến lược của (n-1) người chơi còn lại (s*
1, s*2,…,s*i-1, s*i+1,…,s*n) được ký hiệu là s*
-i. Nói cách khác ui(s*i, s*-i) ≥ ui(s i, s*-i). Về mặt toán học, s*
i là nghiệm của bài toán tối ưu: Max ui(s*i, s*-i), trong đó s* iϵ Si NE là tập hợp các chiến lược cân bằng xác định của các người chơi mà không một người chơi nào muốn lựa chọn chiến lược lệch ra khỏi chiến lược cân bằng, bởi nếu người chơi chọn chiến lược lệch ra khỏi chiến lược cân bằng thì sẽ bất lợi hơn người chơi khác [25].
Có thể xem NE được tạo bởi những chiến lược phản ứng tối ưu của tất cả người chơi (ứng với các chiến lược tối ưu của những người chơi còn lại) nên nó có tính ổn định và bền vững về mặt chiến lược (strategically stable), đồng thời nó có tính chất tự chế tài (self – enforcement) tức là mỗi người chơi khi cực đại hóa lợi ích của mình, sẽ tự nguyện tuân thủ cân bằng Nash, họ không có động cơ để di chuyển khỏi điểm cân bằng này.
Tuy nhiên có những dạng trò chơi khó xác định được cân bằng do có nhiều lựa chọn tương đương nhau, khi đó việc lựa chọn nào trong những tình huống nào đôi khi còn phụ thuộc vào tính cách, xu hướng của người chơi đó.
Trên thực tế, cân bằng Nash có thể dễ dàng được tìm thấy trong những trò chơi đơn giản thông qua việc loại bỏ những chiến lược hành động kém hiệu quả. Sử dụng hiệu ứng ưu việt này có thể giản ước được ma trận tính toán (không gian chiến lược), giảm khối lượng tính toán.