博弈计算的基本思路是分析自己和对手的各种可能的策略组合，从中挑选对自己最有利的一招。如果将这一过程程序化，则第一步是计算自己每一招的可能得分，方法是：计算自己的每一招对手都有哪些应招，并对手将采取哪一招。按照理想竞局假定，他将采取对他最有利的一招，于是就找到了每一招下将出现的竞局组合，相应可以知道在这种情况下自己的得分，这样自己所采取的每一招就有了一个得分；第二步在自己可采取的各招中，选择得分最多的一个，作为自己的决定。
信息不完美竞局的分析基本思路也是如此，但在这种竞局中，由于一般无法精确的知道对手的状态，所以，计算中带有不确定性。一般而言，此类竞局中只能知道对手的状态处于几种可能性之一，所以，在计算时必须考虑到对手可能处于其中任何一个状态。所以，在计算时，程序要比前面的复杂一些。在计算时，第一步先要计算对手处于每一种状态下，我的每一招可能招至的对手的应对，根据利益最大原则从所有可能的对策中选择对手在这种状态下可能的应对，可以计算出自己和对手在这种情况下各自的得分。第二步，根据第一步求出的得分，对自己的每一招，找出对自己最不利的可能结果，做为自己出这招的最坏得分。第三步，根据每一招的最坏得分，找出其中得分最高的一个，做为自己的应招。
这样，计算量要比状态明确时大很多。不仅如此，而且这样找的一招一般都不是实际上最好的一招，因为，对手实际上只是处于多种可能的状态之一，而我由于不能确定他到底处于哪各状态，所以，不得不从所有可能中挑选最坏的一种可能，这当然很吃亏。如果能确定对手当前所处的状态，则不仅计算量可以大大减少，而且，可以更有针对性，找到实际上最有利的一招。所以，在信息不完美博弈中，除了常规的分析计算外，前面还要加上一个环节，就是了解博弈进行的状态，而且这一步常常是比后面的分析计算过程还重要。
在分析博弈状态时，由于没有直接清晰的信息源，所以，常常要根据很多蛛丝马迹的线索一点一点的缩小可能的范围，而且常常是无法完全明确的。比如，在打牌的过程中，可以根据对手的出牌分析他们各自手中可能有的牌，这种分析只能得到一些线索，知道对手可能有什么牌的可能性大，而一般不能明确的侦知对手整把牌的情况。能够根据信息明确的判断当前对手所处的状态当然最好，但更一般的情况是，侦察到的信息不够明确，只能帮我们确定，几种可能情况出现的概率不同，是某些情况的可能性大而另一些情况的可能性小。这种情况又该如何处理呢？
当不能确定对方到底处于什么状态时，则在确定自己的每一种策略的得分时，只有做最坏的考虑，设想对手可能处于对自己最不利的位置。如果知道对手处于某一种状态的可能性大，处于另一种状态的可能性小，则可以根据概率计算出每一招的综合成绩，据此决定选择哪一招。值得一提的是，对对手的状态完全不能确定和对手处于几种状态的概率相等是两个不同的概念，在决策时思路是不同的。如果完全不能确定对手处于什么状态，连概率信息也没有，则，只能向前面所讨论的那样做最坏的打算，把最坏的成绩作为每一招的成绩；如果知道对手处于几种状态的概率相等，那么应该按照等概率计算出每一招的综合成绩。这里的计算是一概率计算，这是信息不完美博弈的又一个特点。
在信息不完美竞局中，如果各方在信息占有上是不对称的，则占有较多信息的一方在竞局中是占优的，因为他在分析计算时可以更明确。这就好比有人用魔术扑克和人打牌，他可以用特殊的工具看出对方手中有什么牌，自然是稳操胜券了。
所以，在信息不完美竞局中最重要的是掌握信息，如果在掌握信息方面处于不利的地位，那么从总体上已经落败了，在分析水平相同的条件下，必输无疑；即便是分析水平较高，也不一定能赢。所以，占有信息是信息不完美竞局第一大事，谁在信息方面落后了，则谁先输了一招。