考虑一个5*5的网格世界，设置6个禁止区域和一个目标区域。每个状态有5种可能的动作：上，下，左，右，不动。奖励设置为：碰壁时r=-1,进入禁止区域时r=-1,进入目标区域时r=1，其余时候为0。用MC Exploring Starts算法在这个网格世界进行策略优化

好的，这是一个强化学习的问题，我们可以使用MC Exploring Starts算法来进行策略优化。

首先，我们需要定义状态、动作和奖励以及策略。给定一个状态，我们可以采取5种动作之一，有的动作可能会使智能体进入禁止区域或者目标区域，或者撞墙。根据这些结果，我们会得到相应的奖励。智能体的目标是最大化累计奖励，也就是在不同时间步上的奖励的总和。策略指的是在某个状态下，智能体应该采取哪种动作，策略优化的目标是找到最优的策略，使得智能体可以最大化累计奖励。

MC Exploring Starts算法是一种蒙特卡罗方法，它通过多次模拟智能体与环境的交互来估计策略的价值函数，然后根据价值函数来更新策略。具体来说，MC Exploring Starts算法的步骤如下：

1. 随机选择一个状态和动作作为起点，同时随机选择一个策略作为起点策略。
2. 在当前状态下，采取起点策略指定的动作，与环境进行交互，得到一条状态序列和对应的奖励序列。
3. 根据得到的状态序列和奖励序列计算出累计奖励。
4. 根据得到的状态序列和奖励序列，估计价值函数，并更新策略。
5. 重复步骤1-4，直到策略收敛。

在具体实现中，我们可以使用如下的伪代码：

Initialize an empty dictionary V(s) for storing state value function
Initialize an empty dictionary N(s,a) for storing state-action count
Initialize an empty dictionary Q(s,a) for storing state-action value function
Initialize an empty dictionary pi for storing policy function
for each episode:
    randomly choose a state s and action a
    generate an episode using exploring starts:
        while not reach the terminal state:
            take action a, get reward r and next state s'
            record the transition (s,a,r,s')
            randomly choose an action a' according to policy pi
            set s=s' and a=a'
    for each state-action pair (s,a) in the episode:
        calculate G, the discounted cumulative reward
        N(s,a) = N(s,a) + 1
        Q(s,a) = Q(s,a) + (G - Q(s,a)) / N(s,a)
        V(s) = max(Q(s,:))
        pi(s) = argmax(Q(s,:))

这样，我们就可以使用MC Exploring Starts算法来优化策略，并得到最优的策略。