本发明涉及一种基于多智能体深度强化学习的混合动力汽车控制方法，属于新能源汽车技术领域。该方法包括：S1：构建多智能体交互环境；S2：确定各智能体对应策略的状态空间和动作空间，并制定合适的奖励函数；S3：建立与训练基于多智能体深度强化学习算法的混合动力汽车多目标协同控制策略，求解包含燃油经济性、再生制动回收率以及复合电源功率损耗率的多目标优化问题。本发明将多智能体深度强化学习算法应用于混合动力汽车的多目标协同控制中，可以实现不同优化目标间的自适应协调，不再依赖于人工协调优化目标权重，具有良好的灵活性、实时性以及优化效果。