本发明提供了一种基于增强学习的SPMA协议参数优化方法、系统及介质，包括：参数选取及划分步骤：选取SPMA协议的参数集，将参数集中的各个参数以预设的颗粒度划分为不同的当前参数状态，获得当前参数状态集；时延及成功率获取步骤：根据获得的当前参数状态集及预设场景，将获得的当前参数状态集带入预设场景，获得SPMA协议的各个优先级业务时延和成功率。本发明将不同的应用场景下的SPMA协议参数优化问题与增强学习算法相结合，相对于原有SPMA通信系统的参数选择方法，大大简化了参数计算过程，并且更容易达到要求的性能指标，可以更有效率的完成SPMA协议的相关设置，具有广泛的应用前景。