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针对多Agent强化学习研究中面临的非马尔可夫环境和维数灾难问题,提出了一种半马氏博弈模型和MAHRL（multi-agent hierarchical reinforcement learning）协同框架。该模型弱化了系统对外界环境的要求,引入了随机时间步和通信策略的概念,更符合MAHRL研究的实际情况;协同框架中分别用SMG和SMDP模型对不同子任务进行建模,明确了Agent之间的协同机制。通过实验证明了SMG模型和协同框架的有效性和优越性。