En la red aérea 6G, todos los nodos de comunicación aéreos tienen funciones de computación y almacenamiento y pueden realizar procesamiento de señales inalámbricas en tiempo real y gestión de recursos. Con el fin de aprovechar al máximo los recursos informáticos de los nodos aéreos, este documento estudia el sistema de computación en el borde móvil (MEC) basado en estaciones base aéreas (AeBSs), propone el problema de optimización conjunto de la descarga de computación y el control de despliegue de AeBSs para los objetivos del menor retraso en el procesamiento de tareas y el consumo de energía, y diseña un esquema de despliegue y descarga de computación basado en aprendizaje por refuerzo profundo federado. Específicamente, cada agente AeBS de baja altitud entrena simultáneamente dos redes neuronales para manejar la generación de las estrategias de despliegue y descarga, respectivamente, y un nodo global de alta altitud agrega los parámetros del modelo local cargados por cada plataforma de baja altitud. Los agentes pueden ser entrenados fuera de línea y actualizados rápidamente en línea de acuerdo con los cambios en el entorno y pueden generar rápidamente las estrategias óptimas de despliegue y descarga. Los resultados de la simulación muestran que nuestro método puede lograr un buen rendimiento en muy poco tiempo.