井下机电设备的运行状态直接关系到煤矿生产的效率与安全，随着矿井智能化水平的不断提升，集群化调度与自主控制成为亟待 解决的核心问题。传统的基于经验规则或集中优化的调度方式在面对复杂、多变的井下环境时，往往表现出计算开销过大、响应迟缓、鲁 棒性不足等缺陷。近年来，强化学习因其具备在不确定环境中通过交互学习获得最优决策策略的能力，被广泛应用于调度与控制领域。本 文以井下机电设备集群为研究对象，探讨在多任务并行、资源冲突频发、环境噪声较大的情况下，如何通过强化学习方法实现设备的高效 调度与动态优化。研究内容包括调度模型的构建、奖励函数设计、训练框架搭建及在实际场景中的验证。结果表明，基于强化学习的调度 策略不仅能够显著降低资源冲突率，还能提升整体运行效率，并在设备故障与环境扰动条件下展现出较好的自适应能力。本文的研究为井 下智能调度系统的建设提供了理论支撑与技术路径，对煤矿智能化发展具有重要的现实意义。 关键词：井下机电设备；集群调度；强化学习；智能控制；自适应优化