本发明涉及一种基于深度强化学习对质谱仪优化设计的方法，包括：搭建仿真模型和仿真设计平台，通过运行仿真模型获取当前状态；搭建智能体的网络架构；通过智能体与深度强化学习的交互环境的交互，获取仿真优化数据；采用经验样本训练智能体，通过多轮训练学习，实现奖励最大化目标，智能体决策出仿真模型中各个设参数的最优参数策略；将最优参数策略部署到仿真模型中，通过分析仿真结果，实现对质谱仪的优化设计。本发明利用深度强化学习进行智能调谐时能够实时调整策略，自主学习以适应新的条件或目标；通过自动化学习和决策过程，在整个设计和优化过程中实现端到端，可以提高操作效率和准确性，减少人为干预。