强化学习中的模型学习和模型无关方法有很大的区别。模型学习是指在强化学习中，Agent试图学习环境的动态特性，包括状态转移概率和奖励函数等。模型学习方法可以帮助Agent更好地理解环境，从而更有效地制定决策策略。常见的模型学习方法包括动态规划和基于模型的强化学习算法。
而模型无关方法则是指Agent在学习过程中不依赖于对环境动态特性的建模，而是直接通过与环境的交互来学习最优策略。模型无关方法的优势在于可以应对环境动态特性未知或难以建模的情况，同时也减少了建模过程中的误差和不确定性。常见的模型无关方法包括基于值函数的方法（如Q-learning）和策略搜索方法（如遗传算法和策略梯度方法）。
在实际应用中，选择模型学习还是模型无关方法取决于具体问题的特性和环境的复杂程度。对于环境动态特性已知且可靠建模的情况，模型学习方法可以更好地利用环境的信息，提高学习效率；而对于环境动态特性未知或难以建模的情况，模型无关方法则更具优势，能够更灵活地适应环境的变化。
因此，在实际应用中，管理者需要根据具体问题的特性和环境的复杂程度来选择合适的强化学习方法，以实现最优的决策策略。