强化学习中常见的算法类型和方法包括：动态规划方法、蒙特卡洛方法、时序差分学习方法、Q-learning算法、SARSA算法、深度强化学习方法等。
动态规划方法：动态规划是一种通过将原问题分解为相对简单的子问题来求解复杂问题的方法。在强化学习中，动态规划方法常用于解决确定性环境下的最优控制问题，例如价值迭代和策略迭代算法。
蒙特卡洛方法：蒙特卡洛方法是一种基于随机采样的求解方法，通过对环境进行大量的随机采样来估计价值函数或策略函数，从而进行决策。
时序差分学习方法：时序差分学习是一种结合了动态规划和蒙特卡洛方法的学习方法，它通过不断地对当前状态的估计值和下一状态的估计值进行迭代更新，来逐步逼近真实的价值函数或策略函数。
Q-learning算法：Q-learning是一种基于动作值函数（Q值函数）的强化学习算法，它通过不断地更新动作值函数来学习最优策略，是一种基于模型无关的学习方法。
SARSA算法：SARSA算法也是一种基于动作值函数的强化学习算法，与Q-learning不同的是，SARSA算法是基于策略的学习方法，它会根据当前的策略选择下一个动作，并更新动作值函数。
深度强化学习方法：深度强化学习是将深度学习技术与强化学习相结合的方法，通过使用神经网络来逼近复杂的价值函数或策略函数，以应对高维状态空间和动作空间的问题。
以上是一些常见的强化学习算法类型和方法，不同的算法适用于不同的问题场景和环境，管理者在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法来解决问题。