第3章给出了学习算法的基本思路：策略评估和策略改善。其中策略评估用到了以下的公式（4.1）：

        策略改善则用了最简单的贪婪策略（4.2）：

        为什么要用蒙特卡洛算法？先看公式4.1和4.2，如果状态转移概率已知，那么利用上面两式就可以得到最优策略。如果模型是未知的？式（4.1）不能再用，式（4.1）仍然可以用，因为该式与模型无关。

        如果想要利用整个框架，必须找到一种方法来替代公式（4.1）的策略评估。

---->利用本章蒙特卡洛方法和第5章的时间差分方法。

4.1 蒙特卡洛算法原理

         当模型是未知的，即智能体在状态s时并不知道转移到下一个状态s'的概率。但是，智能体在状态s通过动作a与环境进行交互，环境会根据根据状态转移给出下一个时刻的状态，但环境并不会直接给出状态转移的概率。也就是说，在模型未知时，我们只能通过一系列的动作，得到一系列的状态序列。

其中为终止状态。

至此，我们已经拥有当前的策略，以及根据策略Π得到的一连串数据，缺少状态转移概率，而想要评估策略Π的值函数，该怎么做？

        既然不能使用式（4.1），那么回到值函数的定义式(4.3)

式4.3是期望的式子，其中表示一次实验数据，即为

G（τ）为累积折扣回报，为产生轨迹的概率分布，我们不知道值函数的概率分布，所以不能用积分公式来求值函数。但我们有数据就可以计算在策略Π的作用下，经过一次实验τ后状态St处的折扣累积回报G(τ)。

        蒙特卡洛的方法就是用策略Π做很多次实验，从而可以的带状态处的很多个折扣累积回报，那么公式（4.3）的积分公式，就可以用代数平均来计算。即式（4.4）：

        那有了式4.4和式4.2，就可以进行策略评估和策略改善了吗？

        还不行，因此公式4.2，我们只知道每个状态处的行为-值函数q(s,a),而不是状态值

        行为值函数的定义为式（4.5）：

当模型P已知时，值函数可以由式（4.5）计算出来。但模型未知时，该怎么办？

        还是需要行为-值函数的原始定义，式（4.6）：

        式（4.6）的计算用前面的蒙特卡洛进行估计。即式（4.7）：

        对于无模型的强化学习算法，利用式4.7和式4.2就可以实现策略评估和策略改善。

        1.关于值函数和行为值函数

        值函数定义：

        行为值函数定义：

即在状态,并采取了动作a之后折扣累积回报的期望。

        举一个简单的例子，利用策略Π产生了如下两组数据：

        那么状态值函数的计算公式为

        行为值函数可以分为两个：

        2.关于值函数的定义

        

4.2蒙特卡洛算法的代码实现