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不确定环境下MAS生成协作策略的复杂度关系到协作任务能否成功实现。为降低马尔可夫决策模型生成MAS协作策略的复杂度，减少协作通信量，改进了可分解MDP模型生成策略树的方法。利用Bayesian网络中agent状态之间存在的条件独立性与上下文独立性，分解并优化SPI算法生成的策略树，使得MAS中处于独立状态的agent可以分布独立运行，只有在需要同其他agent协商时才进行通信。通信时采用端对端的方式，agent不仅知道协商内容、协商时机，而且知道协作的目标。实验表明，采用该协作策略MAS在完成协作任务获得