El presente documento verifica el problema de control y optimización asíncrono para vehículos de vuelo con un retraso variable en el tiempo. El modelo dinámico no lineal y la linealización de Jacobiano establecen el modelo conmutado del vehículo de vuelo. Se diseña un controlador de seguimiento asíncrono, considerando el conmutador asíncrono existente entre los controladores y los subsistemas correspondientes. Con el fin de promover la eficiencia transitoria, el controlador de seguimiento comprende una parte basada en el modelo y una parte basada en el aprendizaje. La parte basada en el modelo garantiza la estabilidad y la eficiencia prescrita, y la parte basada en el aprendizaje compensa las incertidumbres indeseables. Se utilizan los métodos de función de Lyapunov múltiple (MLF) y tiempo de permanencia promedio dependiente del modo (MDADT) para garantizar la estabilidad y la eficiencia de atenuación especificada. Las condiciones existentes y las soluciones de los subcontroladores basados en el modelo se representan mediante desigualdades matriciales lineales (LMI). El algoritmo de aprendizaje profundo Q (DQL) proporciona la parte basada en el aprendizaje. A diferencia del método convencional, los parámetros del controlador se programan en línea. Por lo tanto, la robustez, la estabilidad y la eficiencia dinámica pueden cumplirse simultáneamente. Un ejemplo numérico ilustra la eficiencia y la ventaja del enfoque presentado.