在前几章中，我们建立了马尔可夫决策过程（MDPs）的框架，并使用动态规划方法寻找最优策略。动态规划的一个主要局限是需要环境的完整模型，包括状态转移概率和奖励函数。通常，这样的模型是不可用的。

本章介绍蒙特卡洛（MC）方法，这是一类免模型的强化学习算法。蒙特卡洛方法直接从经验片段中学习，无需预先知道环境的运行方式。它们通过平均从交互序列（片段）中获得的样本回报来运作。

在这里，您将侧重于：

• 从完整片段中学习的基本思想。
• 使用蒙特卡洛进行预测：估计状态价值函数 $V^\pi$。
• 应用蒙特卡洛进行控制：通过估计动作价值函数 $Q^\pi$ 来寻找最优策略。
• 了解同策略和异策略蒙特卡洛方法之间的区别。
• 应对蒙特卡洛控制中探索的需求，例如，使用 $\epsilon$-柔性策略。
• 实现基本的蒙特卡洛预测。

通过学习蒙特卡洛方法，您将了解如何纯粹从采样经验中学习最优行为，这是解决环境规则未知问题所需的一个步骤。