Los avances recientes en las tecnologías de buscadores de radar han mejorado considerablemente la precisión y eficacia de los misiles durante la interceptación de objetivos. Esto es especialmente preocupante en las áreas de protección y seguridad, donde se requieren contramedidas adecuadas contra misiles enemigos para garantizar la protección de las instalaciones navales. En este estudio, presentamos una estrategia basada en el aprendizaje por refuerzo para desplegar señuelos y aumentar la probabilidad de supervivencia de un barco objetivo frente a una amenaza de misil. Nuestro enfoque implica la operación coordinada de tres señuelos, entrenados utilizando los algoritmos de Gradiente de Política Determinista Profunda Multi-Agente (MADDPG) y Gradiente de Política Determinista Profunda Multi-Agente con Retraso Doble (MATD3). Los señuelos operan en una dinámica de líder-seguidor con una formación circular para asegurar una coordinación efectiva. Evaluamos la estrategia en varios parámetros, incluyendo las regiones de despliegue de señuelos, las direcciones de lanzamiento de misiles, las velocidades máximas de los señuelos y las velocidades de los misiles. Los resultados indican que los señuelos entrenados con el algoritmo MATD3 demuestran un rendimiento superior en comparación con aquellos entrenados con el algoritmo MADDPG. Las conclusiones sugieren que nuestra estrategia de despliegue de señuelos, particularmente al utilizar señuelos entrenados con MATD3, mejora significativamente las medidas defensivas contra amenazas de misiles.