Con el crecimiento del Internet de las cosas, los dispositivos inteligentes generan posteriormente una gran cantidad de tareas intensivas en computación y sensibles a la latencia. La computación en el borde móvil puede proporcionar recursos en proximidad cercana, reduciendo en gran medida la latencia del servicio y aliviando la congestión en las redes centrales móviles. Debido a la inestabilidad del entorno de la computación en el borde móvil, era difícil garantizar la calidad del servicio para los usuarios. Para abordar este problema, se propone un marco híbrido de desvío de cálculo basado en Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) en IoT. El marco es un sistema que consta de servidores de borde y dispositivos de usuario. Se utiliza para adquirir el estado del entorno a través de tecnologías de Red Definida por Software y generar la estrategia de desvío mediante Deep Deterministic Policy Gradient. Los objetivos de optimización en este documento incluyen la sobrecarga total del sistema del sistema de computación en el borde móvil, y considerando tanto la carga de red como la carga computacional, se puede obtener una estrategia de desvío óptima para permitir a los usuarios obtener una mejor calidad de servicio. Finalmente, los resultados experimentales muestran que el algoritmo supera al algoritmo de comparación y puede reducir la latencia del sistema en un 20%, mientras que la carga de red y la carga computacional también son más estables.