La asignación de datos de muchos a muchos se ha convertido en una técnica indispensable para realizar ejecuciones simultáneas de múltiples aplicaciones con menor carga de tráfico de datos y menor consumo de energía en una WSN (red de sensores inalámbricos) multi-canal. El problema de cómo asignar eficientemente ranuras de tiempo y canal para cada nodo es uno de los problemas más críticos para la agregación de datos de muchos a muchos en WSN multi-canal, y este problema se puede resolver con el nuevo método de programación distribuida sin conflicto de comunicación descrito en este documento. El proceso de programación de agregación de datos de muchos a muchos se abstrae como un modelo de decisión de Markov parcialmente observable descentralizado en un sistema multiagente. En el caso de la incorporación de tecnología de aprendizaje cooperativo multiagente, los nodos sensores con observabilidad grupal trabajan de manera distribuida. Estos nodos cooperan y explotan la información de retroalimentación local para aprender automáticamente la estrategia de programación óptima, luego seleccionan la mejor ranura de tiempo y canal para la comunicación inalámbrica. Los resultados de la simulación muestran que el nuevo método de programación tiene ventajas en rendimiento al compararlo con los métodos existentes.