强化学习中的蒙特卡洛方法是一种通过采样来估计价值函数和策略的方法。与动态规划方法不同，蒙特卡洛方法不需要环境的完全模型，而是通过与环境的交互来获取样本数据，然后利用这些样本数据来进行估计。蒙特卡洛方法与其他方法的区别主要在于其采样的方式和估计价值函数的方法。
蒙特卡洛方法的主要特点包括：
采样方式：蒙特卡洛方法通过与环境的实际交互来获取样本数据，然后利用这些样本数据来进行估计。这种采样方式可以克服环境模型不完全的问题，适用于实际场景中的强化学习问题。
估计方法：蒙特卡洛方法通过对多个样本轨迹的回报进行平均来估计状态值函数或动作值函数，从而得到对环境的价值估计。这种估计方法相对简单直观，适用于具有较大状态空间或动作空间的问题。
与蒙特卡洛方法相对的是动态规划方法和时序差分方法。动态规划方法通过状态转移方程递归地计算价值函数，需要环境的完全模型，适用于状态空间较小且可以完全建模的问题；时序差分方法则是一种结合了动态规划和蒙特卡洛的方法，通过不断更新估计值来逼近真实价值函数，适用于实时学习的场景。
因此，蒙特卡洛方法通过与环境的实际交互来获取样本数据，并通过对多个样本轨迹的回报进行平均来估计价值函数，具有适用于实际场景、对状态空间和动作空间要求较低的特点。