请解释强化学习中的马尔科夫决策过程（MDPs）与蒙特卡洛方法在策略评估中的应用，并详细说明它们是如何工作的？

为了深入理解强化学习中的马尔科夫决策过程（MDPs）和蒙特卡洛方法，你应当查阅《强化学习第2版：理论与实践指南》。这本由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto合著的权威教材，能够为你提供对MDPs和蒙特卡洛方法的全面解析。

参考资源链接：[强化学习第2版：理论与实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/64608516543f8444888e4e0c?spm=1055.2569.3001.10343)

在强化学习的框架中，MDPs是用来建模决策问题的核心模型，它描述了智能体如何通过与环境交互，采取行动来最大化其获得的累积奖励。MDPs包含四个主要元素：状态空间、动作空间、状态转移概率和奖励函数。状态空间定义了环境的可能状态，动作空间包含了智能体可以执行的动作，状态转移概率描述了在执行某个动作后从一个状态转移到另一个状态的概率，而奖励函数则为每个状态转移分配一个立即奖励值。

蒙特卡洛方法是用于策略评估的一种算法，它通过采样完整的状态-动作序列（也称为回合或轨迹）来估计长期回报。该方法不需要环境的动态模型，因此非常适合那些没有完全环境模型或模型难以获取的应用场景。在蒙特卡洛方法中，智能体通过实际与环境交互来收集数据，并利用这些数据来评估或改进其策略。

具体来说，蒙特卡洛方法通过对多次回合中相同状态的回报进行平均来估算状态值或动作值。例如，在一个回合中，智能体在每个状态访问后，会记录下该状态后跟随的回报，并在回合结束时，用这个回报来更新该状态的估计值。

理解MDPs和蒙特卡洛方法将使你能够更好地构建和评估强化学习模型，无论是理论研究还是实际应用。《强化学习第2版：理论与实践指南》通过清晰的阐述和实例，帮助你将这些基础概念应用于解决复杂的问题。如果你想进一步深入学习这些概念，并探索更多的强化学习策略和算法，这本书无疑是最合适的资料。

参考资源链接：[强化学习第2版：理论与实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/64608516543f8444888e4e0c?spm=1055.2569.3001.10343)