在R语言中实现MDP算法可以使用R包"MDPtoolbox"，该包提供了实现MDP算法所需的函数和工具。使用该包可以定义状态、动作和奖励函数等要素，同时也包含了许多算法实现和实例示例，方便学习和理解。具体实现步骤为：
安装MDPtoolbox包，使用命令install.packages("MDPtoolbox")进行安装；
加载MDPtoolbox包，使用命令library(MDPtoolbox)进行加载；
定义框架，包括状态状态、动作、状态转移概率、奖励函数等；
创建MDP对象，使用命令mdp <- initmdp(states, actions, transitions, rewards)进行创建；
运行策略迭代（policy iteration）或值迭代（value iteration）算法，使用命令policyIteration(mdp)或者valueIteration(mdp)进行运行；
获取最优策略，使用命令pi <- bestPolicy(mdp)或者v <- optimalV(mdp)分别获取最优策略或最优价值函数。
参考资料：
- “MDPtoolbox”包的官方网站：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/35704-the-mdptoolbox-parallel
- 《Reinforcement Learning: An Introduction》（作者：Richard S. Sutton和Andrew G. Barto）中第3章
- 《Algorithms for Reinforcement Learning》（作者：Csaba Szepesvari）中第4章