La característica de movilidad flexible de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) conduce a transferencias frecuentes y graves problemas de interferencia entre celdas en las redes celulares asistidas por UAV. Establecer una red de UAV sin celdas (CF-UAV) sin límites de celdas alivia eficazmente las transferencias frecuentes y los problemas de interferencia y ha sido un tema importante de investigación de 6G. Sin embargo, en las redes CF-UAV existentes, una gran cantidad de datos de enlace ascendente aumenta la presión computacional en la unidad de procesamiento central (CPU), lo que también aumenta la demora del sistema. Mientras tanto, la movilidad de los UAV también conduce a condiciones de canal variables en el tiempo. Por lo tanto, diseñar esquemas de asignación dinámica de recursos con la ayuda de la informática perimetral puede aliviar eficazmente este problema. Por lo tanto, con el objetivo de la descomposición parcial de la red en un entorno urbano-micro (UMi), se propone una arquitectura de red de UAV urbano-micro (UMCF-UAV) en este documento. Se propone un problema de minimización de demora y una estrategia de desvío dinámico de tareas (DTO) que optimiza conjuntamente la selección de punto de acceso (AP) y el desvío de tareas para reducir la demora del sistema en este documento. Teniendo en cuenta el acoplamiento de varios recursos y la característica no convexa del problema propuesto, se propone un algoritmo de asignación cooperativa de recursos dinámicos (DRCA) basado en el aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) para desplegar de manera flexible la selección de AP y el desvío de tareas de UAV entre el borde y localmente para resolver el problema. Los resultados de la simulación muestran un comportamiento de convergencia rápida del algoritmo propuesto en comparación con el aprendizaje por refuerzo clásico. La demora del sistema disminuye con el algoritmo propuesto en comparación con otros esquemas de asignación de recursos de referencia, con la mejora máxima siendo del 53%.