La computación en el borde móvil (MEC) tiene el potencial de realizar aplicaciones intensivas en redes 5G. Al migrar tareas intensivas a servidores en el borde, MEC puede expandir la potencia de cálculo de las redes inalámbricas. Las redes de quinta generación necesitan cumplir con los requisitos de servicio, como amplia cobertura, alta capacidad, baja latencia y bajo consumo de energía. Por lo tanto, la arquitectura de red de MEC combinada con redes ultra densas (UDNs) se convertirá en un modelo típico en el futuro. Este documento diseña una arquitectura de MEC en una UDN, que es nuestro contexto de investigación. Primero, se establece el modelo del sistema en la UDN y se proponen los problemas de optimización. En segundo lugar, se utiliza el algoritmo de clasificación de acciones (AC) para filtrar la acción efectiva en el aprendizaje Q. Luego, se obtienen la estrategia óptima de descarga de computación y el esquema de asignación de recursos utilizando un algoritmo AC basado en aprendizaje por refuerzo profundo, conocido como el algoritmo DQN-AC. Finalmente, los experimentos de simulación muestran que el algoritmo DQN-AC propuesto puede reducir efectivamente el costo ponderado del sistema en comparación con el algoritmo de computación local completo, el algoritmo de descarga de computación completo y el algoritmo de aprendizaje Q.