En las redes acústicas submarinas (UANs), la comunicación entre nodos es susceptible a largos retrasos de propagación, energía limitada y conflictos en el canal, y los protocolos tradicionales de control de acceso múltiple (MAC) no pueden hacer frente fácilmente a estos desafíos. Para mejorar el rendimiento de la red y equilibrar la equidad en la asignación del canal y la eficiencia energética, este documento propone un protocolo MAC de optimización multiobjetivo (MOMA-MAC) basado en el aprendizaje por refuerzo multiagente. MOMA-MAC utiliza un mecanismo de recompensa por retraso combinado con el Algoritmo de Optimización de Políticas Proximales Multiagente (MAPPO) para diseñar un mecanismo de recompensa dual, que permite a los agentes colaborar y competir de manera adaptativa para optimizar el uso de los recursos de la red. Según los resultados experimentales, MOMA-MAC muestra un rendimiento notablemente mejor que los protocolos MAC tradicionales y los métodos basados en el aprendizaje por refuerzo profundo en términos de rendimiento, eficiencia energética y equidad en escenarios multiagente, mostrando un gran potencial para mejorar la eficiencia de la comunicación y la utilización de la energía.