a multi-agent actor-critic framework是什么意思

"多智能体演员评论家框架"（multi-agent actor-critic framework）是一种用于解决多智能体强化学习问题的方法。在强化学习中，演员评论家（actor-critic）方法是一种组合了策略学习和值函数学习的技术。

在多智能体环境中，每个智能体都有自己的策略和值函数。演员（actor）根据当前的状态选择动作，评论家（critic）评估该动作的价值。演员根据评论家的反馈来更新策略，以使得智能体能够在环境中获得更好的回报。这种框架允许不同智能体之间相互影响和合作，以最大化整体的回报。

因此，"多智能体演员评论家框架"是一种结合了多智能体强化学习、策略学习和值函数学习的方法，用于解决多智能体环境中的问题。