強化学習の代表的なアルゴリズムは以下の通りです。
DP法（動的計画法）: 問題を分割して解く。環境モデルが既知の場合に有効
MC法（モンテカルロ法）: 大量のサンプルで期待値を求める。確率分布が不明な場合は使用不可
TD法（時間差分学習法）: DP法とMC法を組み合わせた方法。SARSAとQ-learningがある