মন্টি কার্লো পদ্ধতি এমন অ্যালগরিদমে ব্যবহার করা যাব্ব, যেখানে নকল পুনরাবৃত্তীয় নীতির ওপর চলে। নীতির পুনরাবৃত্তির দুটি ধাপ বিদ্যমান, নীতি মূল্যায়ন ও নীতি উন্নয়ন।

পদক্ষেপ মূল্যায়ন নীতিতে মন্টি কার্লো পদ্ধতি কাজে লাগে। এই পদক্ষেপে, প্রদত্ত স্থির, নির্ণেয় নীতি formula_27, ফাংশন মান বের করার লক্ষ্য formula_66 (অথবা এদের মাঝে একটি ভাল অনুমান ) সব অবস্থা পদক্ষেপ জোড় formula_50 এর সাথে। সহজভাবে মনে করা যায় যে, এমডিপি নির্দিষ্ট যা পদক্ষেপ মানের জন্য পর্যপ্ত জায়গা রাখতে পারে যার মাধ্যমে এটি সংরক্ষণ করা যায় যেখানে সমস্যাগুলো পর্বভিত্তিক হয় ও একটি পর্বের একটি আরেকটি নতুনের সূচনা ঘটে যা আসে দৈবচয়নের ভিত্তিতে। এরপর, প্রদত্ত অবস্থা পদক্ষেপের অনুমিত মান formula_50 বের করা যায় নমুনার মানের গড়ের মাধ্যমে যা আসে একটি সময়ের formula_50 থেকে। প্রদত্ত পর্যাপ্ত সময় থেকে পদ্ধতিতে যথাযথ অনুমিত মান formula_70 আসে পদক্ষেপ মান ফাংশনf formula_71 থেকে। এর মাধ্যমে নীতি পর্যালোচনা ধাপের বর্ণনা শেষ হয়।

নীতি উন্নয়ন ধাপে পরবর্তী নীতি পাওয়া যায় "রূঢ়" নীতি বের করার মাধ্যমে যা formula_70 এর সাথে সম্পর্কিত: প্রদত্ত অবস্থা formula_2, এ নতুন নীতি একটি পদক্ষেপ নিয়ে আসে যা formula_74 এর মান বৃদ্ধি করে। বাস্তবিক অর্থে, নিষ্ক্রিয় পর্যালোচনা নিষ্ক্রিয় রাখতে পারে সর্বোচ্চ পদক্ষেপ নির্ণয় করা পদ্ধতিকে যখন এর তা প্রয়োজন হয়।

এই প্রক্রিয়ার সমস্যাগুলো হল:

মন্টি কার্লো পদ্ধতি
অনুসন্ধান
বিপরীত রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
নবিশ শিক্ষণ