La combinación de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) y Computación en el Borde Móvil (MEC) satisface eficazmente las demandas de los equipos de usuario (UE) para servicios de computación de alta calidad, bajo consumo de energía y baja latencia. Sin embargo, en entornos complejos como los escenarios de rescate en desastres, un solo VANT sigue estando limitado por la potencia de transmisión y los recursos de computación limitados, lo que dificulta completar eficientemente las tareas computacionales. Para abordar este problema, proponemos un sistema MEC habilitado por enjambres de VANT que integra tecnología de compresión de datos, en el cual el único VANT líder del enjambre (USH) descarga las tareas computacionales comprimidas por los UE y las distribuye parcialmente a los VANT miembros del enjambre (USM) para un procesamiento colaborativo. Para minimizar el costo total de energía y tiempo del sistema, utilizamos el Proceso de Decisión de Markov (MDP) para modelar y construimos un algoritmo de descarga de gradiente de política determinista profunda (PER-DDPG) con un mecanismo de repetición de experiencia priorizada para optimizar conjuntamente la relación de compresión, la tasa de descarga de tareas, la asignación de recursos y la posición del enjambre. Los resultados de simulación muestran que, en comparación con los algoritmos base de red Q profunda (DQN) y gradiente de política determinista profunda (DDPG), el esquema propuesto tiene un rendimiento excelente en términos de convergencia y robustez, reduciendo la latencia del sistema y el consumo de energía en aproximadamente un 32.7%.