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同质团队学习是实现多Agent协作的一种方法。但是，传统方法仅在系统运行的前后对目标Agent进行修改，系统运行过程没有直接对Agent的改进做出贡献。本文利用合作策略，在学习分类器系统XCS的基础上提出了一种同质团队学习模型，弥补了传统方法的上述不足。文中还在模型的基础上实验分析了相关因素，如规则积累、通信以及发现新规则等对多Agent协作效率的影响。