Las empresas minoristas de energía en el mercado eléctrico obtienen ganancias comprando y vendiendo energía eléctrica en los mercados mayorista y minorista, respectivamente. Tradicionalmente, se asume que licitan en el mercado mayorista con el mismo objetivo, es decir, maximizar la ganancia. Este documento propone un modelo basado en aprendizaje por refuerzo multiagente (MRL) para simular la diversa toma de decisiones de licitación en relación con varios objetivos operativos y los modos de reparto de ganancias de las empresas minoristas de energía en el mercado mayorista de electricidad de China, lo que contribuye a una modelización y simulación más realista de las empresas minoristas. Específicamente, se formulan matemáticamente tres tipos de objetivos operativos y cinco tipos de modos de reparto de ganancias. Después de eso, se establece un modelo completo de optimización del mercado eléctrico y se lleva a cabo un estudio de caso con 30 empresas minoristas. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto puede modelar eficazmente la diversa toma de decisiones de licitación de las empresas minoristas de energía, lo que puede ayudar aún más en su toma de decisiones y contribuir además al análisis y las simulaciones del mercado eléctrico.