强化学习中的控制和规划问题是指在复杂环境中，智能体需要通过学习来制定行动策略，以达到既定的目标。解决这类问题可以采用以下方法：
基于价值函数的方法：通过建立价值函数来评估每个状态的价值，进而选择最优的行动策略。常用的算法包括Q-learning和SARSA。
策略梯度方法：直接对策略进行建模和优化，通过梯度上升法来更新策略参数，以获得最优策略。
模型预测控制方法：利用对环境的建模来进行规划，通过对环境的预测来制定最优策略。
随机策略搜索方法：通过随机生成一系列策略，并通过评估它们的表现来不断调整策略，逐步优化到最优解。
深度强化学习方法：结合深度学习和强化学习，使用神经网络来逼近价值函数或策略函数，以解决高维、复杂环境下的控制和规划问题。
在实际应用中，可以针对具体问题选用合适的方法。例如，在机器人路径规划中，可以采用模型预测控制方法，通过对环境的建模来规划最优路径；在金融投资决策中，可以使用基于价值函数的方法，通过学习历史数据来制定最优投资策略。
综上所述，处理强化学习中的控制和规划问题可以采用多种方法，根据具体情况选择合适的算法和技术进行应用和优化。